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基于SHO-KSW的圖像多閾值分割研究

  • 摘要：為了解決傳統(tǒng)閾值分割KSW法對(duì)圖像多閾值分割時(shí)由于空間和時(shí)間復(fù)雜度增加導(dǎo)致分割效果不佳的穩(wěn) 態(tài)，本文采用SHO算法優(yōu)化傳統(tǒng)KSW法對(duì)圖像進(jìn)行多閾值分割以提高傳統(tǒng)KSW法分割效果不佳的穩(wěn)態(tài)。為了 證明SHO-KSW算法對(duì)圖像分割的優(yōu)越性，與PSO算法優(yōu)化傳統(tǒng)KSW法（PSO-KSW）分割效果對(duì)比。通過(guò)本 次實(shí)驗(yàn)的過(guò)程表明SHO-KSW算法比PSO-KSW分割更好。關(guān)鍵詞：閾值分割；SHO-KSW；PSO-KSW；PSNR；SSIM當(dāng)前，圖像處理最重要的步驟即圖像分割，圖像分 割是將某個(gè)圖像中的
  • 關(guān)鍵字： 202207  閾值分割  SHO-KSW  PSO-KSW  PSNR  SSIM  
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sho-ksw介紹

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