基于分数阶狼群优化的Otsu图像分割算法.pptx
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基于分数阶狼群优化的图像分割算法研究.docx
基于分数阶狼群优化的图像分割算法研究基于分数阶狼群优化的图像分割算法研究摘要:图像分割是计算机视觉和图像处理中的重要任务之一,它在图像分析、目标识别和场景理解等领域具有广泛的应用。近年来,优化算法在图像分割中的应用引起了广泛关注。本文提出一种基于分数阶狼群优化的图像分割算法,该算法结合了分数阶阈值函数和狼群优化算法,能够有效地处理图像中的复杂纹理和边缘信息,并实现图像分割的精确度和稳定性。1.引言图像分割是将图像划分为具有相似特征或属性的不同区域的过程。它是图像处理和计算机视觉中的关键步骤,对于目标检测、
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基于分数阶混合蝙蝠优化的Otsu图像分割算法研究的开题报告.docx
基于分数阶混合蝙蝠优化的Otsu图像分割算法研究的开题报告研究背景:在计算机视觉和图像处理中,图像分割一直是最基本和重要的步骤之一,广泛应用于数字图像处理、计算机视觉和机器学习等领域中,它可以将图像的不同区域分离开来,对其中的实体进行分析。Otsu算法是一种常用的图像分割算法,可以有效地将图像分割成两部分,即前景和背景,能够有效区分信号与噪声,提高图像质量。而混合蝙蝠优化算法是一种高效的全局优化算法,它能够根据搜索历史记录自动调节蝙蝠个体的参数,具有一定的随机性和自适应性,因此被广泛应用于各种图像处理问题