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關鍵詞：圖像分割 粒子群優化算法 慣性權重 學習因子 

摘要：為了提高圖像分割的質量和效率,同時,針對粒子群優化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)容易陷于局部最優和K-均值算法對初始聚類中心敏感的問題,本文將PSO和K-均值算法相結合,提出一種通過調整慣性權重和學習因子的優化算法。首先,對圖像進行去噪預處理,并將處理后的顏色圖像轉換到HSV空間,以提高色彩質量。然后,改進粒子群算法中的慣性權重和學習因子公式及參數,避免陷入局部最優。最后,根據粒子的適應度切換到K-均值算法執行局部搜索,使聚類中心不斷更新實現快速收斂。實驗結果表明,在圖像分割的過程中,改進的算法具有全局搜索能力強的優點,能夠實現更快的收斂速度和更高的分割精度。

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{4}正文標題層次一級標題1，2，…，二級標題用1．1，1．2，…，三級標題用1．1．1，1．1．2，…，以此類推。標題層次一般不超過4級。

{5}關鍵詞應有3～5個。詞與詞之間用分號分隔。

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