基于改进共生生物搜索算法的林火图像多阈值分割 被引量：8

1

作者 贾鹤鸣 李瑶 +1 位作者 姜子超 孙康健 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期1465-1470,共6页

针对传统多阈值分割方法计算复杂度随着阈值个数的增加而增长,以及对给定图像进行多阈值分割操作时效率很低等问题,提出了一种基于共生生物搜索(SOS)算法结合Kapur熵的多阈值分割方法。首先将精英反策略(EOBL)引入到SOS算法的共栖阶段,... 针对传统多阈值分割方法计算复杂度随着阈值个数的增加而增长,以及对给定图像进行多阈值分割操作时效率很低等问题,提出了一种基于共生生物搜索(SOS)算法结合Kapur熵的多阈值分割方法。首先将精英反策略(EOBL)引入到SOS算法的共栖阶段,从而改善传统SOS算法处理复杂优化问题时易陷入局部最优的问题;然后引入莱维飞行策略扩大SOS算法的的搜索范围,增强其搜索轨迹的随机性;最终将得到的改进共生生物搜索(MSOS)算法应用到林火图像最佳阈值的选取问题上。实验结果表明,与粒子群优化算法、和声搜索算法、蝙蝠算法等对比算法相比,所提算法能更好地分割图像,在实际工程问题中具有一定的实用性和价值。 展开更多

关键词 图像多阈值分割 共生生物搜索算法 精英反策略 莱维飞行 林火识别

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基于灰度直方图拟合曲线的数字图像多阈值分割技术研究 被引量：6

2

作者 梁忠伟 叶邦彦 +1 位作者 彭锐涛 徐兰英 《现代制造工程》 CSCD 2007年第9期103-106,共4页

在数字图像处理中,图像分割技术能够对待处理部分进行分割处理,以突出显示所要研究的目标对象。在对数字图像灰度直方图进行高次样条函数曲线拟合之后,通过求取若干个局部最小值作为图像的分割阈值,对图像像素进行多阈值分割,最后采用... 在数字图像处理中,图像分割技术能够对待处理部分进行分割处理,以突出显示所要研究的目标对象。在对数字图像灰度直方图进行高次样条函数曲线拟合之后,通过求取若干个局部最小值作为图像的分割阈值,对图像像素进行多阈值分割,最后采用区域背景像素点增长合并法进行背景区域合并,从而获得完整清晰反映图像各个组成部分的分割结果。实验结果证明,此方法能准确表达图像各个灰度组成部分,克服了传统单阈值分割所带来的缺陷与不足。 展开更多

关键词 图像灰度直方图 样条拟合曲线 多阈值图像分割

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基于改进树种算法的彩色图像多阈值分割 被引量：8

3

作者 彭浩 和丽芳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S01期220-225,共6页

彩色图像多阈值分割在许多应用领域中都发挥着非常重要的作用,传统的多阈值分割算法存在随着阈值个数的增加分割时间急剧增长的问题。为了解决此问题,提出了一种基于改进树种算法(ITSA)的彩色图像多阈值分割方法,以最大类间方差(OTSU)... 彩色图像多阈值分割在许多应用领域中都发挥着非常重要的作用,传统的多阈值分割算法存在随着阈值个数的增加分割时间急剧增长的问题。为了解决此问题,提出了一种基于改进树种算法(ITSA)的彩色图像多阈值分割方法,以最大类间方差(OTSU)为目标函数。为了提高基本树种算法的搜索速度和搜索精度,提出自适应搜索趋势常数来平衡树种算法的局部搜索和全局搜索能力,并利用五幅标准测试图像对算法的性能进行测试,将ITSA算法与树种算法(TSA)、粒子群优化算法(PSO)和差分进化(DE)算法的性能进行比较,实验结果表明,针对多阈值彩色图像分割问题,ITSA算法的性能优于TSA,PSO和DE算法,基于OTSU和ITSA的彩色图像多阈值分割算法是一种性能较好的算法。 展开更多

关键词 树种算法 彩色图像 彩色图像多阈值分割 搜索趋势常数 自适应

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基于鲸鱼算法的森林火灾图像多阈值分割 被引量：24

4

作者 胡加鑫 贾鹤鸣 +3 位作者 邢致恺 朱柏卓 张森 黄怡沁 《森林工程》 2018年第4期70-74,95,共6页

为监测森林火灾的实时火情,本文研究图像分割算法应用于林火图像的识别。由于林火图像背景复杂干扰目标多,采用单阈值Otsu方法对林火图像进行分割的精度较差,因此本文研究鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)对多阈值图像... 为监测森林火灾的实时火情,本文研究图像分割算法应用于林火图像的识别。由于林火图像背景复杂干扰目标多,采用单阈值Otsu方法对林火图像进行分割的精度较差,因此本文研究鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)对多阈值图像分割的最佳阈值进行寻优。鲸鱼优化算法是在寻找最优解的过程中效率较高的算法,该算法具有收敛速度快、精度高的特点。针对森林火灾图像中的火焰区域准确分割问题,应用WOA对Otsu的适应度函数进行寻优,在红绿蓝模式的林火数字图像上进行仿真试验。试验结果表明:提出的算法在森林火灾图像多阈值分割中优于传统单阈值的Otsu算法,可以获得更为准确的分割阈值和更高的分割效率,具有较强的工程实用性。 展开更多

关键词 森林火灾图像 鲸鱼优化算法 多阈值图像分割 OTSU算法

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基于改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割 被引量：22

5

作者 贺航 马小晶 +2 位作者 王宏伟 宋帆 刘寒 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第26期11263-11270,共8页

为了减少森林火灾对人们的生活和生态环境带来巨大的损失和破坏,采用图像处理技术对森林火灾进行精准定位和预判,可以有效地降低火灾的扩大和蔓延。针对火灾图像大津法分割算法计算量大、运行时间长和阈值选取不够准确导致分割精度不高... 为了减少森林火灾对人们的生活和生态环境带来巨大的损失和破坏,采用图像处理技术对森林火灾进行精准定位和预判,可以有效地降低火灾的扩大和蔓延。针对火灾图像大津法分割算法计算量大、运行时间长和阈值选取不够准确导致分割精度不高等缺点,提出精英反向学习-莱维飞行策略的麻雀搜索算法,并将其有效地应用到指数熵多阈值图像的分割中进行寻优,通过研究最佳阈值对森林火灾图像进行合理的分割,并与其他三种指数熵多阈值图像分割算法进行了对比分析。结果表明:改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割技术能够及时获得火灾图像分割的最佳阈值,其分割的准确性、实时性和抗噪性均明显优于现有的灰狼算法、粒子群算法和鲸鱼算法,能够为图像处理的工程应用提供一种较好的阈值分割技术。 展开更多

关键词 森林火灾图像 麻雀搜索算法 精英反向学习 莱维飞行 指数熵多阈值图像分割算法

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基于时空合作浣熊优化算法的木材缺陷图像分割

6

作者 朱良宽 王玉梁 +1 位作者 杨春梅 祁星 《林业工程学报》 北大核心 2025年第4期95-106,共12页

在木材加工过程中,表面缺陷的准确分割是缺陷自动检测与识别的重要前提,对提高木材的生产效率和市场价值有着重要意义。针对木材缺陷图像因结构复杂、缺陷边缘不清晰而导致分割精度较差、大量表面纹理细节丢失的问题,提出一种时空合作... 在木材加工过程中,表面缺陷的准确分割是缺陷自动检测与识别的重要前提,对提高木材的生产效率和市场价值有着重要意义。针对木材缺陷图像因结构复杂、缺陷边缘不清晰而导致分割精度较差、大量表面纹理细节丢失的问题,提出一种时空合作浣熊优化算法(improved coati optimization algorithm,ICOA),用于木材缺陷图像的多阈值分割。首先,在浣熊优化算法(COA)的种群初始化阶段引入Tent混沌映射使浣熊个体均匀分布,并引入时空合作探索机制提高全局搜索的有效性、跳出局部最优的能力和算法的寻优精度。然后将对称交叉熵作为分割方法中ICOA的适应度函数,以ICOA快速搜索最佳分割阈值。对不同缺陷的木材图像进行分割实验,并与5类经典算法进行适应度值、特征相似度、结构相似度、峰值信噪比和主观分割效果等五方面的对比。实验结果表明:所提出的基于ICOA的分割方法可以准确快速地分割木材表面缺陷,保留木材表面的纹理信息和边缘特征,表现出优异的连续性、稳定性和完整性,为木材图像的分割问题提供了有效的解决方案。 展开更多

关键词 木材缺陷 多阈值图像分割 对称交叉熵 浣熊优化算法 时空合作探索机制

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基于通用学习均衡优化器的多阈值图像分割 被引量：1

7

作者 吴佳芸 武灵芝 胡晓飞 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期463-468,共6页

传统的元启发式多阈值图像分割算法计算复杂度高且容易陷入局部最优,通用学习均衡优化器在搜索过程中使粒子从不同维度的候选粒子中学习,在求解复杂问题最优解时有很强的能力,克服了容易陷入局部最优的问题。提出将通用学习均衡优化算... 传统的元启发式多阈值图像分割算法计算复杂度高且容易陷入局部最优,通用学习均衡优化器在搜索过程中使粒子从不同维度的候选粒子中学习,在求解复杂问题最优解时有很强的能力,克服了容易陷入局部最优的问题。提出将通用学习均衡优化算法优化最大类间方差法来实现多阈值图像分割,实验选择标准灰度图像,以峰值信噪比、结构相似度、运行时间和适应度值为评价标准,将该算法与均衡优化算法、粒子群优化算法进行了比较。结果表明,基于通用学习均衡优化器的多阈值图像分割算法结果的峰值信噪比、结构相似度在绝大多数情况下优于另外两个算法,并且收敛速度快,执行效率高。 展开更多

关键词 数字图像处理 多阈值图像分割 通用均衡优化器 最大类间方差法 粒子群优化算法

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基于改进蜉蝣算法优化多阈值图像分割 被引量：4

8

作者 贺航 许连杰 +2 位作者 李高源 吕容飞 王喜良 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第12期5059-5068,共10页

针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性... 针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性权重,平衡了全局与局部寻优能力,提高了算法的收敛效率,利于种群向最优解逼近;最后,采用指数熵作为计算适应度的目标函数,通过改进蜉蝣算法对图像分割的多阈值组合进行寻优,确定最优分割阈值。为了验证该改进算法的有效性,选择了伯克利图像来进行分割验证,并与其他智能算法进行比较。实验结果表明:该改进算法在分割准确性、计算时间、结构衡量指标(structure similarity index measure,SSIM)和峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)上均优于对比算法,能快速有效地解决复杂多目标图像的多阈值分割问题,具有较强的工程实用性。 展开更多

关键词 多阈值图像分割 蜉蝣算法 Sobol序列 惯性权重 指数熵 智能优化算法

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改进的混合蛙跳算法及其在多阈值图像分割中的应用 被引量：10

9

作者 张新明 程金凤 +1 位作者 康强 王霞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期54-62,共9页

针对混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)存在的计算复杂度高、优化效率不理想等问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,ISFLA)。在原始SFLA的基础上进行如下改进:首先,将其中... 针对混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)存在的计算复杂度高、优化效率不理想等问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法(Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm,ISFLA)。在原始SFLA的基础上进行如下改进:首先,将其中每次只更新组内最差青蛙的方式改为更新组内所有青蛙的方式,这既增大了获得优质解的概率,又省去了调整组内迭代次数的步骤,从而提升了优化效率和可操作性;其次,将基于局部最优更新的方法和基于全局最优更新的方法融合为一种混合扰动更新方法,从而避免了复杂条件的选择步骤,进一步提升了优化效率;最后,去掉随机更新方式,以免优质解被破坏,从而提高了整体的优化性能。将ISFLA用于CEC2005和CEC2015连续基准函数的优化测试和基于Renyi熵的灰度和彩色图像分割的多阈值选择实验中,结果表明,与SFLA和state-of-the-art的LSFLA相比,ISFLA具有更高的优化效率,更适用于多阈值图像分割的阈值选择。 展开更多

关键词 智能优化算法 混合蛙跳算法 图像分割 多阈值图像分割 RENYI熵

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基于莱维飞行樽海鞘群优化算法的多阈值图像分割 被引量：60

10

作者 邢致恺 贾鹤鸣 宋文龙 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期363-377,共15页

针对Otsu算法用于多阈值图像分割中存在运算时间长和精度低的不足,利用群智能优化算法对图像分割算法进行优化.本文首先应用莱维飞行算法对樽海鞘群优化算法进行改进,将多阈值Otsu函数作为优化算法的适应度函数,利用改进后的LSSA寻找适... 针对Otsu算法用于多阈值图像分割中存在运算时间长和精度低的不足,利用群智能优化算法对图像分割算法进行优化.本文首先应用莱维飞行算法对樽海鞘群优化算法进行改进,将多阈值Otsu函数作为优化算法的适应度函数,利用改进后的LSSA寻找适应度函数的最大值,同时获得相对应的多阈值.其次,通过对几幅基本图像、伯克利大学图像分割库中的图像和实际污油图像进行多阈值Otsu分割研究,在最佳适应度值、PSNR、SSIM指标以及算法耗时方面进行对比分析.实验结果表明本文提出的算法可以获得更为准确的分割阈值和更高的分割效率. 展开更多

关键词 多阈值图像分割 最大类间方差法 樽海鞘群优化 莱维飞行

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基于改进正余弦优化算法的多阈值图像分割 被引量：29

11

作者 郎春博 贾鹤鸣 +3 位作者 邢致恺 彭晓旭 李金夺 康立飞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第4期1215-1220,共6页

针对多阈值图像分割方法计算量大、分割精度低的问题,提出了基于改进正余弦算法(improved sine cosine algorithm,ISCA)的多阈值图像分割方法。首先对种群进行混沌初始化来提高初始种群质量;其次根据粒子适应度值的大小自适应地调整参数... 针对多阈值图像分割方法计算量大、分割精度低的问题,提出了基于改进正余弦算法(improved sine cosine algorithm,ISCA)的多阈值图像分割方法。首先对种群进行混沌初始化来提高初始种群质量;其次根据粒子适应度值的大小自适应地调整参数;最后引入反向学习策略并择优选取粒子。伯克利图像和植物冠层图像分割实验的结果表明,该算法的运行时间较短,而且分割精度较高,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 正余弦算法 多阈值图像分割 混沌初始化 自适应 反向学习

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改进乌鸦算法优化多阈值图像分割 被引量：3

12

作者 常君杰 李东兴 +2 位作者 钟欣 杜文汉 王倩楠 《包装工程》 CAS 北大核心 2021年第11期238-246,共9页

目的针对传统乌鸦算法随机搜索的盲目性和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进乌鸦算法,用于多阈值图像分割。方法采用精英分享策略,弥补乌鸦位置更新的盲目性;引入Levy飞行机制,避免算法陷入局部最优;随迭代次数调整变尺度系数,限制搜... 目的针对传统乌鸦算法随机搜索的盲目性和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进乌鸦算法,用于多阈值图像分割。方法采用精英分享策略,弥补乌鸦位置更新的盲目性;引入Levy飞行机制,避免算法陷入局部最优;随迭代次数调整变尺度系数,限制搜索步长,加快算法收敛;以Kapur熵为适应函数,利用改进乌鸦算法对不同类型图像进行多阈值分割,并与传统乌鸦、布谷鸟等4种算法的分割结果进行对比分析。结果改进乌鸦算法对Lena,Flower,Fruits和Boat图分割后的结构相似性分别为0.7703,0.7761,0.7276和0.7921;标准偏差分别为0.0295,0.0385,0.0344和0.0173,实验数据表明,改进算法较其他算法有着更好的分割效果。结论文中算法有效地改进了传统乌鸦算法的盲目性和易陷入局部最优的缺点,能够准确地分割复杂图像,在多阈值图像分割领域具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 多阈值图像分割 乌鸦搜索算法 精英分享策略 Levy飞行

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基于标准离差法的模糊散度多阈值图像分割 被引量：7

13

作者 杨梦 雷博 +1 位作者 史露娜 兰蓉 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第5期219-225,共7页

由于图像具有模糊性且单阈值分割算法不能满足实际需求,同时考虑单一隶属度函数适应性较差,提出基于标准离差法的模糊散度多阈值图像分割算法。将常用的单阈值隶属度函数推广至多阈值形式,并利用标准离差法计算客观权重,通过线性加权为... 由于图像具有模糊性且单阈值分割算法不能满足实际需求,同时考虑单一隶属度函数适应性较差,提出基于标准离差法的模糊散度多阈值图像分割算法。将常用的单阈值隶属度函数推广至多阈值形式,并利用标准离差法计算客观权重,通过线性加权为待分割图像构造新的隶属度函数;推导出多阈值α-型模糊散度作为选取最佳阈值的准则函数;采用粒子群算法优化准则函数以降低多阈值分割算法的运行时间。实验结果表明,该算法可以实现复杂图像多阈值分割,改善分割精度。 展开更多

关键词 多阈值图像分割 模糊散度 标准离差法 隶属度函数 粒子群优化算法

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基于改进粒子群的二维模糊散度多阈值图像分割 被引量：7

14

作者 杨梦 雷博 +1 位作者 赵强 兰蓉 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第9期133-138,共6页

针对只利用灰度信息的图像分割算法精度低和未加优化的二维多阈值分割算法耗时长,以及粒子群算法易出现虚假收敛的问题,提出基于改进粒子群的二维模糊散度多阈值图像分割算法。考虑图像像素空间邻域信息,建立二维隶属度函数,进而推导出... 针对只利用灰度信息的图像分割算法精度低和未加优化的二维多阈值分割算法耗时长,以及粒子群算法易出现虚假收敛的问题,提出基于改进粒子群的二维模糊散度多阈值图像分割算法。考虑图像像素空间邻域信息,建立二维隶属度函数,进而推导出二维多阈值α型模糊散度作为选取最佳阈值的准则函数;用线性递减和线性递增函数分别对粒子群算法的自我认知和社会认知部分做改进;用改进粒子群算法优化求解二维多阈值α-型模糊散度的多组阈值。实验结果表明,该算法可以提高分割精度和改善分割性能。 展开更多

关键词 多阈值图像分割 二维隶属度函数 二维模糊散度 改进粒子群算法

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基于改进共生生物搜索算法的植物冠层图像分割研究 被引量：3

15

作者 王帅 贾鹤鸣 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第9期152-159,182,共9页

针对植物冠层图像背景复杂干扰目标多,经典Kapur熵阈值化技术效率低的问题,利用改进共生生物搜索算法(Symbiotic Organisms Search,SOS)对最佳阈值组合的选取过程进行优化,有效消除局部最优,进一步利用莱维飞行与自适应权重因子提高算... 针对植物冠层图像背景复杂干扰目标多,经典Kapur熵阈值化技术效率低的问题,利用改进共生生物搜索算法(Symbiotic Organisms Search,SOS)对最佳阈值组合的选取过程进行优化,有效消除局部最优,进一步利用莱维飞行与自适应权重因子提高算法的优化能力。通过对植物冠层进行分割实验,结果证明,该算法可以获得准确的分割阈值,进而精确地分析植物冠层生长面积与其基因组学间的关系。 展开更多

关键词 植物冠层 多阈值图像分割 共生生物搜索 莱维飞行 自适应权重

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基于多策略融合未来搜索算法的林火图像分割 被引量：3

16

作者 陈光伟 徐梁 +2 位作者 方亮 付雪 陈普宽 《森林工程》 北大核心 2023年第4期134-144,共11页

为解决林火图像传统阈值分割方法时效性差、分割精度低等问题,提出一种基于多策略融合未来搜索算法(IFSA)的多阈值林火图像分割方法。在提升算法的性能方面,采用帐篷映射(Tent映射)初始化种群中的个体,引入自适应权重与认知因子增强种... 为解决林火图像传统阈值分割方法时效性差、分割精度低等问题,提出一种基于多策略融合未来搜索算法(IFSA)的多阈值林火图像分割方法。在提升算法的性能方面,采用帐篷映射(Tent映射)初始化种群中的个体,引入自适应权重与认知因子增强种群内部信息交流,并对最优位置引入柯西分布与高斯分布结合的变异机制提高算法的收敛精度。利用改进算法对森林火灾图像进行分割,并选取最佳适应度、峰值信噪比和结构相似度作为评价指标,与粒子群优化算法、灰狼优化算法等进行对比分析。研究结果表明,改进的未来搜索算法(Improved Future Search Algorithm,IFSA)的适应度曲线收敛效果明显优于其他对比算法,峰值信噪比、结构相似度取得最优的实验次数分别占总实验次数的100%与91.67%,证明基于IFSA的图像分割方法能有效改善林火图像分割效果,为林火特征的提取与分析建立依据。 展开更多

关键词 未来搜索算法 Tent混沌映射 柯西-高斯变异 多阈值图像分割 林火图像

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基于改进粒子群算法的植物冠层图像分割 被引量：8

17

作者 郎春博 贾鹤鸣 +3 位作者 邢致恺 彭晓旭 李金夺 康立飞 《森林工程》 2019年第1期47-52,共6页

针对标准粒子群算法易陷入局部最优而导致图像分割效果欠佳的问题,采用一种与模拟退火算法相结合的混合粒子群算法来优化多阈值图像分割的阈值选取过程,将Otsu类间方差函数作为算法的适应度函数,并利用模拟退火算法"突跳"的... 针对标准粒子群算法易陷入局部最优而导致图像分割效果欠佳的问题,采用一种与模拟退火算法相结合的混合粒子群算法来优化多阈值图像分割的阈值选取过程,将Otsu类间方差函数作为算法的适应度函数,并利用模拟退火算法"突跳"的特点有效避免陷入局部最优。实验结果表明:该算法可以有效地处理复杂植物冠层图像分割的问题,能够在保证运行效率的同时提高图像的分割精度。为提高植物生长状态评估的可靠性以及叶片信息的准确性提供理论基础,具有较强的工程实用性。 展开更多

关键词 植物冠层图像 粒子群优化算法 模拟退火算法 多阈值图像分割 大津法

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基于区域模板相关的图像匹配方法研究 被引量：6

18

作者 张志佳 张瑜 +1 位作者 史泽林 黄莎白 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期615-618,共4页

传统的图像相关匹配方法是利用求取对应像素灰度的相关性进行图像之间的相似度量的。由于参考图和实测图之间存在着灰度差异、模糊、噪声以及局部遮挡等,这就使得仅依靠图像灰度相关进行匹配的算法性能受到影响。基于图像分割后的区域... 传统的图像相关匹配方法是利用求取对应像素灰度的相关性进行图像之间的相似度量的。由于参考图和实测图之间存在着灰度差异、模糊、噪声以及局部遮挡等,这就使得仅依靠图像灰度相关进行匹配的算法性能受到影响。基于图像分割后的区域是比像素灰度更高一级的图像表述,利用势函数聚类自适应多阈值图像分割技术,提出了一种对图像的加权区域模板相关匹配的算法。这种算法建立了一种目标区域隶属度的相关度量方法。试验结果表明了该算法在多种图像变形情况下的有效性。 展开更多

关键词 加权区域模板相关 图像匹配 多阈值图像分割

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融合正交学习和动态平衡的麻雀搜索算法及应用

19

作者 何洪玉 潘家文 钱谦 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第8期2398-2407,共10页

针对麻雀搜索算法收敛速度慢和搜索能力不平衡的缺点,提出一种融合正交学习和动态平衡的麻雀搜索算法(SSAOD)。首先引入正交学习策略来加强个体间信息传递,提高算法的收敛速度;然后采用动态平衡策略,增强算法在迭代前期的全局探索能力... 针对麻雀搜索算法收敛速度慢和搜索能力不平衡的缺点,提出一种融合正交学习和动态平衡的麻雀搜索算法(SSAOD)。首先引入正交学习策略来加强个体间信息传递,提高算法的收敛速度;然后采用动态平衡策略,增强算法在迭代前期的全局探索能力和迭代后期的局部开发能力,从而平衡两种搜索行为。SSAOD在IEEE CEC 2022测试函数上整体寻优能力第一,稳定性更好,收敛速度更快更精确;在多阈值图像分割问题上获取到的图像细节更清晰,信息更丰富。实验结果证明所提算法不仅有更好的数值优化能力,还有较好的解决实际问题的能力。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 正交学习 动态平衡 多阈值图像分割

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