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改进的最小类内绝对差阈值分割及快速算法 总被引：1，自引：0，他引：1
现有的最小类内绝对差阈值分割方法分割结果不够准确及计算效率过低,为此,本文提出了基于递推混沌粒子群的改进最小类内绝对差阈值分割方法。首先引入了灰度级 梯度直方图以提高分割准确性,然后简化了阈值选取公式并推出了相应的递推算法,最后利用基于改进的Tent混沌粒子群算法寻找最优阈值,提出了以递推方式计算适应度,大大减少了重复计算。实验结果表明:与基于灰度级 平均灰度级最小绝对差穷举算法相比,本文方法剔除了边缘点和噪声点的影响,选取的阈值更为准确,同时,利用群体智能优化搜索过程,运算时间降低了两个数量级;与基于灰度级 梯度最大类间方差及Logistic混沌粒子群递推算法相比,本文方法基于改进的Tent混沌映射,遍历性更高,因此收敛性更好。 相似文献
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离散Ｗ变换（ＤＷＴ）是一种新型的实正交变换．常用的ＤＷＴ有四种类型，即ＤＷＴ－ｊ，ｊ＝Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，它们均可用于数字信号处理．本文提出了适合于长度Ｎ＝３ｍ的基３快速Ｗ变换（－Ⅱ，Ⅲ）的新算法．首先分别导出了基３快速Ｗ变换－Ⅱ与基３快速Ｗ变换－Ⅲ的算法公式，分析了计算复杂性；然后和直接算法以及基２快速算法的计算复杂性作了比较；最后以长度Ｎ＝３２为算例，给出了基３快速Ｗ变换（－Ⅱ，Ⅲ）算法的信号流图．结果表明，新算法与直接算法相比大大地降低了运算量，并足以和基２算法媲美；而且可进行原位计算，数值稳定，结构简单规则，易于实现．本文算法扩展了快速Ｗ变换（－Ⅱ，Ⅲ）算法的可适用范围． 相似文献