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三维Otsu算法，图像分割，利用粒子群优化算法进行加速。-Three-dimensional Otsu algorithm, image segmentation, particle swarm optimization algorithm accelerated.
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微粒群(PSO)优化算法进行图像匹配程序，MATLAB版。-Particle swarm optimization (PSO) algorithm for optimized image matching program, MATLAB version.
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多阈值图像分类的粒子群优化算法，采用自然方法来提高优化速度和计算量-Multi-threshold image classification of the particle swarm optimization algorithm, using natural methods to improve the optimization speed and computation
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基于互信息的图像配准算法，优化算法采用Powell和粒子群向结合的算法-Based on mutual information image registration algorithm, using Powell optimization algorithm and particle swarm algorithm to combine
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自适应粒子群优化算法及其在图像分割中的应用 优秀硕士论文！-Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm and Its Application in Image Segmentation outstanding master thesis!
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采用粒子群算法和最大类间方差相结合进行图像分割。-Using particle swarm algorithm and Otsu image segmentation combining.
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对不同噪声强度的加噪图像，用粒子群优化算法优化结构元素，找到最优结构元素，对图像进行去噪操作，使恢复的图像达到最大峰值信噪比-Noise intensity for different images with noise, using particle swarm optimization algorithm to optimize the structure elements, find the optimal structure element, the image de-noising o
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利用克隆选择和粒子群算法实现图像分割 有很好的分割效果。经过多次验证实践。-Clonal selection and particle swarm algorithm has a good image segmentation segmentation. After several rounds of verification practice.
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为了提高算法的执行效率, 应用粒子群算法求取图像中任意两点间最短路径来定位目标边界, 并与经典的基于Dijkstra 动态规划图搜索的Liv e Wire 算法进行比较.-In order to improve the efficiency of the algorithm, particle swarm algorithm to strike any of images to locate the shortest path between two object boundaries, and
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图像阈值分割，为确定图像分割的最佳阈值，基于粒子群优化算法提出了一种多阈值图像分割方法-Image segmentation, image segmentation to determine the optimal threshold value, based on particle swarm optimization algorithm proposes a multi-threshold image segmentation
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一篇遗传算法和粒子群算法的比较，关于图像处理的-A genetic algorithm and particle swarm algorithm comparison, on the image processing
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本文件是一个细菌觅食粒子群算法，在数字图像处理中的应用。-This document is a bacterial food particle swarm algorithm in the digital image processing applications.
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提出一种基于粒子群优化算法的图像矢量量化码书设计算法. 该算法引入粒子群的全局搜索策略 , 结合矢量量化码书设计方法 , 增加了算法解的随机性和多样性.-Proposed based on particle swarm optimization algorithm for image vector quantization codebook design algorithm. The introduction of particle swarm algorithm global search s
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针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷
入局部最优且速度较慢等等问题, 提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。
该方法考虑了图像中像素点灰度 邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割 利用混沌运
动随机性、遍历性和初值敏感性, 将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜
索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索
时间, 提高了收敛率
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将粒子群算法应用到图像边缘提取中，有一些参数可能要根据具体的情况做一些修改-The particle swarm algorithm applied to the image edge extraction, some parameters may have to make some changes according to the specific situation
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摘 要 为了实现快速精确的图像配准， 提出了基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准方法， 以互信息作为图像配准的相似性测度， 使用改进的 PSO 算法来求解配准所需的空间变换参数 改进的粒子群算法引入组织的概念把整个种群划分为多个子群体共同进化， 并引入变异运算减少算法陷入局部最优 把改进的粒子群优化算法应用到医学图像配准领域上来， 实验结果表明， 算法能够得到比较满意的配准结果-Abstract In order to realize the fast precise image regist
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这是个粒子群对图像的分割算法，是利用粒子群和一维大津算法相结合的算法，对图像分割比较理想。-This is a particle swarm algorithm for image segmentation, and the use of one-dimensional particle swarm algorithm combining Otsu algorithm for image segmentation is ideal.
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采用协
同和带压缩因子的粒子群改进算法求解Ot su 阈值, 通过分别用改进粒子群算法和标准粒子群算法对lena 测试图像
的实验表明, 前者相较于后者有更高的精度-With the use of synergies and improved compression factor of the particle swarm algorithm Ot su threshold, respectively, by using the improved PSO and PSO standard
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籽子群优化算法优化BP神经网络，使用优化后的神经网络对图像进行分割。包括：籽子群优化算法，籽子的编码，最优权值和阈值的后成，基于籽子群优化算法的神经网络的培训，图像的分割。-The BP neural network optimized by Particle Swarm Optimization algorithm for image segmentation
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混沌粒子群算法用于图像分割，程序已调试好，并用多种图像提供使用。分割效果显著。-Chaotic particle swarm optimization algorithm for image segmentation, the program has been debugged, and use a variety of images available. Segmentation effect is remarkable.
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