基于PSO直觉模糊集相似度的刑侦图像分割

基于PSO直觉模糊集相似度的刑侦图像分割

论文摘要

针对刑侦图像分割问题,提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)直觉模糊集相似度的阈值算法。采用双边滤波对图像去噪,结合"投票模型"构造图像的直觉模糊集模型,以直觉模糊集上含权重参数的相似度为目标函数优化阈值,利用粒子群优化的方法自适应选取相似度中的权重。仿真结果表明,该算法能获得较好的分割效果,能够推广于自然图像的处理。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 兰蓉,程阳子

关键词: 刑侦图像,阈值分割,双边滤波,直觉模糊集,相似度,粒子群优化

来源: 计算机工程与设计 2019年10期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,社会科学Ⅰ辑

专业: 数学,公安,计算机软件及计算机应用

单位: 西安邮电大学通信与信息工程学院,西安邮电大学电子信息现场勘验应用技术公安部重点实验室,西安邮电大学陕西省无线通信与信息处理技术国际合作研究中心

基金: 国家自然科学基金项目(61571361,61671377),陕西省教育厅科学研究计划基金项目(16JK1709),西安邮电大学西邮新星团队基金项目(xyt2016-01)

分类号: D918.2;TP391.41;O159

DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2019.10.036

页码: 2949-2954+3001

总页数: 7

文件大小: 551K

下载量: 122

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