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搜索资源 - multi threshold particle swarm optimization
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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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利用粒子群算法做的关于基于指数熵对数熵TSALLIS熵的多阈值的图像分割，内附无优化算法，可以做时间比较-Using particle swarm optimization to do on the entropy-based index of the number of entropy TSALLIS entropy of multi-threshold image segmentation, containing no optimization, can do more time
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一个基于阈值的粒子比较准则，用于处理多目标约束优化问题,该准则可以保留一部分序值较小且约束违反度在允许范围内的不可行解微粒,从而达到由不可行解向可行解进化的目的；一个新的拥挤度函数,使得位于稀疏区域和Pareto前沿边界附近的点有较大的拥挤度函数值,从而被选择上的概率也较大 从而构成解决多目标约束优化问题的混合粒子群算法。-A comparison based on the threshold criteria for the particle to handle multi-objective
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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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最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法, 对于单阈值分割具有显著的效果, 但是对于
多阈值分割, 计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合, 提出了一种新的图像分
割方法, 该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性, 并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值, 搜索最优分割
阈值, 实现图像的多阈值分割。实验结果显示, 新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间, 降低了运算复杂度, 提
高了图像分割速度, 说明基于粒子群优化算法的图像分割算法是可行的、有效的
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一种基于组织的粒子群优化的的最大类间方差图像多阈值分割
-Based organization particle swarm optimization maximum between-class variance image multi-threshold segmentation
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多阈值图像分类的粒子群优化算法，采用自然方法来提提高优化速度和计算量 ，经测试可直接使用。
-Multi-threshold image classification particle swarm optimization algorithm, the use of natural methods to mention improve optimization speed and computational been tested and can be used directly.
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基于改进 PSO算法的 Otsu快速多阈值图像分割,基于 Renyi 熵与 PSO 算法的图像多级阈值分割-Fast Multilevel Threshold Method for Image Segmentation Based on Improved
Particle Swarm Optimization and Maximal Variance,Image multi-thresholding using Renyi entropy and PSO
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