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搜索资源 - image segmentation with pso
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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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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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基于极大熵准则，通过改进型粒子群算法对图像进行多阈值分割，并与其他分割算法对比。
函数说明：
main函数为主程序，无返回值和参数，可直接运行。运行结果将调用colorSegmentation()函数和PSO()函数-Based on maximum entropy criterion, through improved particle swarm optimization (pso) algorithm for image threshold segmentation, and c
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带混沌扰动的PSO算法，应用到图像二阈值分割-PSO algorithm with chaotic disturbance applied to the image threshold segmentation II
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基于Kapur熵的图像分割法，用粒子群PSO法求解。-Image segmentation based on Kapur with PSO
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