搜索资源列表
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微粒群(PSO)优化算法进行图像匹配程序，MATLAB版。-Particle swarm optimization (PSO) algorithm for optimized image matching program, MATLAB version.
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为了提高算法的执行效率, 应用粒子群算法求取图像中任意两点间最短路径来定位目标边界, 并与经典的基于Dijkstra 动态规划图搜索的Liv e Wire 算法进行比较.-In order to improve the efficiency of the algorithm, particle swarm algorithm to strike any of images to locate the shortest path between two object boundaries, and
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K means+PSO for Image Segmentation
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基于极大熵准则，通过改进型粒子群算法对图像进行多阈值分割，并与其他分割算法对比。
函数说明：
main函数为主程序，无返回值和参数，可直接运行。运行结果将调用colorSegmentation()函数和PSO()函数-Based on maximum entropy criterion, through improved particle swarm optimization (pso) algorithm for image threshold segmentation, and c
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PSO算法应用到图像三阈值分割，评价函数为二维最大熵-PSO algorithm is applied to image three threshold segmentation, the evaluation function for the two-dimensional maximum entropy
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PSO算法应用到图像二阈值分割，评价函数为二维最大熵-PSO algorithm is applied to image two threshold segmentation, the evaluation function for the two-dimensional maximum entropy
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籽子群优化算法优化BP神经网络，使用优化后的神经网络对图像进行分割。包括：籽子群优化算法，籽子的编码，最优权值和阈值的后成，基于籽子群优化算法的神经网络的培训，图像的分割。-The BP neural network optimized by Particle Swarm Optimization algorithm for image segmentation
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此FCM-PSO是对于FCM的改进，用于图像分割，效果好。(it is an improvement on FCM for image segmentation)
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