基于改进萤火虫优化算法的多阈值彩色图像分割

被引：16

作者：

毛肖

和丽芳

王庆平

机构：

[1] 昆明理工大学城市学院

来源：

计算机科学 | 2017年 / 44(S1)卷 / S1期

关键词：

萤火虫优化算法; 彩色图像分割; 自适应步长; 全局信息;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP391.41 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080203 ;

摘要：

为了提高彩色图像的分割效果,提出一种基于改进的萤火虫优化(IGSO)算法的彩色图像多阈值分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数。针对基本萤火虫优化(GSO)算法进化后期收敛速度慢和求解精度低的问题,采用自适应步长和添加全局信息两种策略,提出了一种改进的萤火虫优化(IGSO)算法。IGSO算法根据步长和萤火虫的移动方向对萤火虫算法收敛性的影响,在萤火虫移动过程中引入全局信息,采用随着迭代次数和搜索空间维数自适应变化步长的策略,来提高收敛性能。实验结果表明,该方法能够较好地对彩色图像进行分割,其性能优于基本的萤火虫优化(GSO)算法、改进的量子行为粒子群优化算法(CQPSO)和改进的细菌觅食算法(MBF)。

引用

页码：206 / 211

页数：6

共 16 条

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