[发明专利]基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法、图像分割方法在审
| 申请号： | 201710541525.X | 申请日： | 2017-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN107492103A | 公开（公告）日： | 2017-12-19 |
| 发明（设计）人： | 李鹏 | 申请（专利权）人： | 上海斐讯数据通信技术有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/136;G06N3/00 |
| 代理公司： | 杭州千克知识产权代理有限公司33246 | 代理人： | 周希良,吴辉辉 |
| 地址： | 201616 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法、图像分割方法，属于图像处理技术领域。本发明灰度阈值获取方法,其特征在于,包括以下步骤步骤S01，对图像灰度值进行种群初始化；步骤SO2，计算种群内个体的适应度值；步骤S03，计算种群内个体最优位置和全局最优位置；步骤S04，更新种群内个体最优位置和全局最优位置；步骤S05，判断是否满足终止条件，若满足则获取最优解并得到最优灰度阈值；否则执行步骤S02进入下一代种群；其中，所述步骤S04采用惯性权重动态调节个体最优位置和全局最优位置。本发明具有自主学习和自适应性和较高的鲁棒性，且能够从全局并发求解灰度阈值，较好地规避局部最优值，准确高效。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 粒子 算法 灰度 阈值 获取 方法 图像 分割 | ||
【主权项】：
基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法,其特征在于,包括以下步骤：步骤S01，对图像灰度值进行种群初始化；步骤SO2，计算种群内个体的适应度值；步骤S03，计算种群内个体最优位置和全局最优位置；步骤S04，更新种群内个体最优位置和全局最优位置；步骤S05，判断是否满足终止条件，若满足则获取最优解并得到最优灰度阈值；否则执行步骤S02进入下一代种群；其中，所述步骤S04采用惯性权重动态调节个体最优位置和全局最优位置。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海斐讯数据通信技术有限公司，未经上海斐讯数据通信技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201710541525.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
