文献类型：期刊文章

作　　者：孙惠杰[1,2,3] 邓廷权[1,4] 李艳超[4]

机构地区：[1]哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001 [2]哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,黑龙江哈尔滨150025 [3]哈尔滨师范大学黑龙江省智能教育与信息工程重点实验室,黑龙江哈尔滨150001 [4]哈尔滨工程大学理学院,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《哈尔滨工程大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(41071262;41101243);哈尔滨师范大学预研基金资助项目(11XY-03)

年　　份：2014

卷　　号：35

期　　号：7

起止页码：857-864

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2013_2014、EI(收录号：201436062731)、IC、JST、MR、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对分水岭图像分割算法对噪声敏感和易于产生过分割现象,提出了一种基于粒子群和区域生长的改进分水岭算法。该算法将区域生长与分水岭分割算法相结合,依据香农熵构建一个目标函数,确定区域生长参数;利用灰度均值计算区域间的差异度,将比较小的区域合并到与之相邻的差异度最小的区域中;利用粒子群算法对该目标函数进行全局寻优,实现图像分割。实验证明新算法较已有的几种分割算法有了很大提高,并有效地解决了分水岭算法的过分割问题,分割结果更加符合人的直观视觉特性,是一种有效、准确且实用的图像分割方法。

关 键 词：图像分割 数学形态学 分水岭算法  区域生长  粒子群算法 过分割 香农熵  

分 类 号：TP391]