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基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割
被引量：
84
1
作者
陈恺
陈芳
+2 位作者
戴敏
张志胜
史金飞
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期517-523,共7页
提出了基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法以改善分割复杂图像和多目标图像时存在计算量大、计算时间长的问题。首先,分析了二维熵阈值分割原理,将二维熵单阈值分割扩展到二维熵多阈值分割。然后,引入萤火虫算法的思想,研究...
提出了基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法以改善分割复杂图像和多目标图像时存在计算量大、计算时间长的问题。首先,分析了二维熵阈值分割原理,将二维熵单阈值分割扩展到二维熵多阈值分割。然后,引入萤火虫算法的思想,研究了萤火虫算法的仿生原理和寻优过程;提出了基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法。最后,使用该方法对典型图像进行阈值分割实验,并与二维熵穷举分割法、粒子群算法(PSO)二维熵多阈值分割法进行比较。实验结果表明:该方法在单阈值分割、双阈值分割和三阈值分割时分别比二维熵穷举分割法快3.91倍,1040.32倍和8128.85倍;另外,在阈值选取的准确性和计算时间方面均优于PSO二维熵多阈值分割法。结果显示,基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法能快速有效地解决复杂图像和多目标图像的分割问题。
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关键词
图像分割
多阈值分割
二维熵
萤火虫算法
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职称材料
群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法与脉冲耦合神经网络融合的图像分割算法
被引量：
18
2
作者
程述立
汪烈军
+1 位作者
秦继伟
杜安钰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第12期3528-3535,3553,共9页
针对最大类间方差准则下的图像分割结果携带原图信息量不足、实时性差和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型中循环迭代次数难以确定的问题,提出了群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法(OTSU-H)与PCNN融合的自动图像分割算法。首先,充分利用...
针对最大类间方差准则下的图像分割结果携带原图信息量不足、实时性差和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型中循环迭代次数难以确定的问题,提出了群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法(OTSU-H)与PCNN融合的自动图像分割算法。首先,充分利用图像的灰度分布信息和相关信息,将图像信息中冗余度、竞争性以及互补性有效地融合,构造二维和三维观测空间,提出了OTSU-H准则的快速递归算法;其次,将快速递推算法的目标函数分别作为布谷鸟搜索(CS)算法、萤火虫算法(FA)、粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)四种群智能算法的适应度函数;最后,将优化之后的OTSU-H引入PCNN模型中自动获取循环迭代次数。实验结果表明,与原始的最大类间方差法(OTSU)、最大熵准则以及基于图论分割、像素的聚类分割和候选区域语义分割的图像分割算法相比,所提算法具有较好的图像分割效果,同时降低了计算复杂度,节约了计算机的存储空间,具有较强的抗噪能力。所提算法时间损耗少、不需要训练的特性使得算法的运用范围较广。
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关键词
图像分割
脉冲耦合神经网络
布谷鸟搜索算法
萤火虫算法
粒子群优化算法
遗传算法
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职称材料
题名
基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割
被引量：
84
1
作者
陈恺
陈芳
戴敏
张志胜
史金飞
机构
东南大学机械工程学院
淮海工学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期517-523,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.50805023)
江苏省"六大人才高峰"资助项目(No.2008144)
+1 种基金
江苏省科技支撑计划资助项目(No.BE2008081)
数字制造与装备技术国家重点实验室开放基金资助项目(No.DMETKF2008014)
文摘
提出了基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法以改善分割复杂图像和多目标图像时存在计算量大、计算时间长的问题。首先,分析了二维熵阈值分割原理,将二维熵单阈值分割扩展到二维熵多阈值分割。然后,引入萤火虫算法的思想,研究了萤火虫算法的仿生原理和寻优过程;提出了基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法。最后,使用该方法对典型图像进行阈值分割实验,并与二维熵穷举分割法、粒子群算法(PSO)二维熵多阈值分割法进行比较。实验结果表明:该方法在单阈值分割、双阈值分割和三阈值分割时分别比二维熵穷举分割法快3.91倍,1040.32倍和8128.85倍;另外,在阈值选取的准确性和计算时间方面均优于PSO二维熵多阈值分割法。结果显示,基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法能快速有效地解决复杂图像和多目标图像的分割问题。
关键词
图像分割
多阈值分割
二维熵
萤火虫算法
Keywords
image segmentation
multilevel threshold segmentation
two-dimensional entropy
fireflyalgorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法与脉冲耦合神经网络融合的图像分割算法
被引量：
18
2
作者
程述立
汪烈军
秦继伟
杜安钰
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆大学软件学院
新疆大学网络与信息技术中心
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第12期3528-3535,3553,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61471311)~~
文摘
针对最大类间方差准则下的图像分割结果携带原图信息量不足、实时性差和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型中循环迭代次数难以确定的问题,提出了群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法(OTSU-H)与PCNN融合的自动图像分割算法。首先,充分利用图像的灰度分布信息和相关信息,将图像信息中冗余度、竞争性以及互补性有效地融合,构造二维和三维观测空间,提出了OTSU-H准则的快速递归算法;其次,将快速递推算法的目标函数分别作为布谷鸟搜索(CS)算法、萤火虫算法(FA)、粒子群优化(PSO)算法和遗传算法(GA)四种群智能算法的适应度函数;最后,将优化之后的OTSU-H引入PCNN模型中自动获取循环迭代次数。实验结果表明,与原始的最大类间方差法(OTSU)、最大熵准则以及基于图论分割、像素的聚类分割和候选区域语义分割的图像分割算法相比,所提算法具有较好的图像分割效果,同时降低了计算复杂度,节约了计算机的存储空间,具有较强的抗噪能力。所提算法时间损耗少、不需要训练的特性使得算法的运用范围较广。
关键词
图像分割
脉冲耦合神经网络
布谷鸟搜索算法
萤火虫算法
粒子群优化算法
遗传算法
Keywords
image segmentation
Pulse Coupled Neural Network （PCNN）
Cuckoo Search （CS） algorithm
fireflyalgorithm
（FA）
Particle Swarm Optimization （PSO） algorithm
Genetic Algorithm （GA）
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割
陈恺
陈芳
戴敏
张志胜
史金飞
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
84
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
群智能算法优化的结合熵的最大类间方差法与脉冲耦合神经网络融合的图像分割算法
程述立
汪烈军
秦继伟
杜安钰
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
18
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职称材料
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