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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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基于粒子群算法的（pso）的otsu图像分割算法,效果很好，不可多得哦-Based on particle swarm optimization (pso) of otsu image segmentation algorithm, the effect is very good, rare oh
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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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基于模糊Havrda_Charv_t熵与混沌PSO算法的红外人体图像分割-Entropy and chaos based on fuzzy Havrda_Charv_t PSO algorithm image segmentation of infrared body
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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Particle Swarm Optimization的图像分割算法matlab源代码.-matlab source code of a PSO based image segmentation algorithm
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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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PSO算法应用到图像三阈值分割，评价函数为二维最大熵-PSO algorithm is applied to image three threshold segmentation, the evaluation function for the two-dimensional maximum entropy
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PSO算法应用到图像二阈值分割，评价函数为二维最大熵-PSO algorithm is applied to image two threshold segmentation, the evaluation function for the two-dimensional maximum entropy
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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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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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基于一维otsu图像分割的pso优化算法-One dimensional Otsu PSO optimization algorithm based on image segmentation
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粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术，它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域缩短寻找阈值的时间。因此，基于粒子群优化算法的图像分割以粒子群优化算法为寻优工具，建立具有自适应和鲁棒性的分割方法。从而可以在最短的时间内，准确地确定分割阈值。(Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a kind of stochastic global optimization technique. It can find the optim
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