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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

72. Color Image Segmentation Using Multilevel Thresholding—Hybrid Particle Swarm Optimization

verfasst von : Yang Liu, Kunyuan Hu, Yunlong Zhu, Hanning Chen

Erschienen in: Proceedings of the Second International Conference on Mechatronics and Automatic Control

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This chapter presents a novel multilevel threshold approach based on improved particle swarm optimization called as hybrid particle swarm optimization (HPSO), which can combine the advantages of the particle swarm optimization and the neighbor searching of artificial bee colony algorithm for color image segmentation. Experimental results show that the proposed approach adopts the multilevel threshold technique based on the improved HPSO algorithm to obtain a higher quality adequate segmentation; at the same time, it can also reduce the CPU processing time and eliminate the particles falling into local minima.

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Metadaten
Titel
Color Image Segmentation Using Multilevel Thresholding—Hybrid Particle Swarm Optimization
verfasst von
Yang Liu
Kunyuan Hu
Yunlong Zhu
Hanning Chen
Copyright-Jahr
2015
Buch
Proceedings of the Second International Conference on Mechatronics and Automatic Control

Print ISBN: 978-3-319-13706-3

Electronic ISBN: 978-3-319-13707-0

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-13707-0_72

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    Bildnachweise