图像分割

资 源 简 介

图像分割

详 情 说 明

粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的启发式优化技术，灵感来源于鸟类、鱼类等生物群体的集体行为模式。在图像分割领域，该算法通过模拟群体中个体间的信息共享机制来寻找最优解。

核心思想是让每个候选解（称为"粒子"）在搜索空间中移动，其运动轨迹由个体经验和群体经验共同决定。每个粒子记录自己发现的最佳位置（个体最优），同时整个群体共享全局最优位置。迭代过程中，粒子通过调整速度向量不断更新位置，最终收敛到最优解区域。

PSO在图像分割中展现出三大优势：首先，算法结构简单，仅需设置少量参数；其次，具有优秀的全局搜索能力，能有效避免陷入局部最优；最后，计算效率较高，适合处理复杂的分割问题。但同时也存在早熟收敛、参数依赖性强等局限性，需要结合具体应用场景进行改进。