- 摘要：为了解决传统阈值分割KSW法对图像多阈值分割时由于空间和时间复杂度增加导致分割效果不佳的稳
态，本文采用SHO算法优化传统KSW法对图像进行多阈值分割以提高传统KSW法分割效果不佳的稳态。为了
证明SHO-KSW算法对图像分割的优越性，与PSO算法优化传统KSW法（PSO-KSW）分割效果对比。通过本
次实验的过程表明SHO-KSW算法比PSO-KSW分割更好。关键词：阈值分割；SHO-KSW；PSO-KSW；PSNR；SSIM当前，图像处理最重要的步骤即图像分割，图像分
割是将某个图像中的
- 关键字：
202207 阈值分割 SHO-KSW PSO-KSW PSNR SSIM
- 机器视觉能帮助解决较繁琐工作，实现自动化流程，节约人力物力。纱线管的颜色识别和纱线量的多少确定是流水线上重要的问题，对纺纱管的图像进行颜色识别和纱线量多少的研究是本文的重点。采用MATLAB工具进行计算机算法设计，分为两个主要部分：第一部分为纱线管颜色识别，包括训练集的搜集：将所收集的图片分成红色、黄色、黑色和蓝色四类;求解每一类图片的颜色特征;输入一张纱线管图片，通过svm算法来判断纱线管颜色。第二部分是判断纱线管的纱线量，具体做法是将图像先进行图像预处理工作;对纱线管分别进行滤波、阈值分割、灰度投影，
- 关键字：
颜色识别 阈值分割 灰度投影 MATLAB 平滑处理 201807
阈值分割介绍
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