基于自适应惯性权重PSO图像分割方法研究

摘要

图像分割是图像特征提取和识别的基础,粒子群优化(PSO)是模拟鸟群觅食行为的优化算法.本文研究了PSO的一个重要参数-惯性权重,及其在优化算法和改进策略中的作用,实现了通过自适应惯性权重的改进策略平衡PSO的全局和局部搜索能力的目的.基于此研究,本文提出了基于自适应惯性权重粒子群优化(AIWPSO)的图像分割方法.该算法通过组合改进的PSO和Otsu来分割图像,并且获得优异的结果.分割的目标具有较高的分割精度,并且分割的图像区域在边界形状中是均匀和准确的.它不仅可以确保分割的精度,还可以保留图像的细节.