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题名基于扩展型活性膜系统的彩色图像分割方法
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作者
许家昌
郭佳
苏树智
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机构
安徽理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《深圳大学学报(理工版)》
北大核心
2025年第1期59-67,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52374155)
安徽理工大学医学专项培育资助项目(YZ2023H2B008,YZ2023H2A007)。
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文摘
为克服优化算法易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提高扩展膜系统在图像处理领域的优化性能,提出一种基于扩展型活性膜系统(P system)的改进北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization,INGO)算法——PINGO.采用北方苍鹰优化算法作为基本膜中的进化规则,通过更新苍鹰的状态进化基本膜中的对象,将INGO算法作为局部进化规则来进化子膜中的对象.该系统根据活性膜自身的特点在基本膜中溶解或产生子膜,通信规则用于实现不同膜之间的信息交换与共享,避免算法陷入局部最优.在数据集BSD300和BSD500上,分别采用海鸥优化(seagull optimization algorithm,SOA)算法、灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法、INGO算法和PINGO算法,对不同优化阈值个数的图像进行分割.结果表明,PINGO算法在分割后的图像上的峰值信噪比均优于其他算法,特征相似度最优值也占了83%,在保持色彩与纹理的同时提高了分割的准确性.研究结果表明了所提彩色图像分割方法的有效性.
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关键词
图像处理
图像分割
P系统
活性膜结构
北方苍鹰优化算法
进化规则
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Keywords
image processing
image segmentation
P systems
active membrane structure
northern goshawk optimization algorithm
evolution rule
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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