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FuzzyentropyimagesegmentationbasedonparticleswarmLinyiLi,SchoolofRemoteSensingandInformationEngineering,WuhanUniversity,Wuhan430079,DerenLi,StateKeyLaboratoryofInformationEngineeringinSurveying,MapandRemoteSensing,WuhanUniversity,Wuhan430079,：ProgressinNaturalScience,自然科学进展(英文版200809PSO算法在模糊熵图像分割中的具体应用，最后通过试验得出结果对算法进行粒子群优化算法粒子群优化算法（Particleswarmoptimization）1995KennedyEberhartPSO将视为以适应的速度在搜索空间中运动的粒子，每个粒子在他自己的最佳当前位置和整个群的最佳当前位置间运动。粒子的运动速度ν和位置x由下式得出：PSO对于I*J像素且灰度级数为L的图像，其灰度值在区间[Lmin，Lmax]中，用yij表,其
中对象，而背景yij由模糊阈值b决定，其定义式如下：章尝试将PSO应用到模糊熵图像分割中，以求寻得对应的最佳参量组合。PSO2，且粒子群中的粒子的位置和速度皆取二维初始化位置矩阵X和向量矩阵根据更新每一个粒子的速度根据更新每一个粒子的位置值，如果满足𝑥𝑖2−𝑥𝑖1<2,初始化第i个根据突变率选择群中的部分粒子，并用突变进行处满足最大迭代次数，退出；否则返回在整个群的最佳当前位置Pg附近搜索最佳模糊参量组合(a用最佳模糊参量组合(ac)评估模
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