基于改进BBO算法的二维交叉熵多阈值图像分割

• 作者: 李薇 王鸿闯 胡晓辉
• 来源期刊: 测试科学与仪器
• 学科: 工学
• 关键词: 二维交叉熵 生物地理学优化(BBO)算法 多阈值图像分割
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 42-49
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 1237字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8042.2018.01.006

摘要

为了提高生物地理学优化(BBO)算法在多阈值图像分割中的全局搜索能力,提出一种基于改进的BBO算法的多阈值图像分割.在运用BBO算法进行优化阈值时,首先,采用精英选择算子保留出最优的几组解.其次,引入一种基于优秀解和待迁出解融合的迁移策略,以减少传统迁移操作的过早收敛以及无效迁移等行为.再次,为了减少传统变异操作的盲目性,创建一种通过二进制计算的变异操作.然后将其应用到二维交叉熵的多阈值图像分割中.最后,使用该方法对典型图像进行分割实验,并与粒子群算法的二维多阈值分割,以及基于标准的BBO算法的二维多阈值图像分割进行比较,实验结果表明:该方法具有良好的收敛稳定性,可以有效缩短迭代的时间,并且优化性能优于标准的BBO算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡晓辉	兰州交通大学电子与信息工程学院	99	503	10.0	16.0
2	李薇	兰州交通大学电子与信息工程学院	5	7	2.0	2.0
3	王鸿闯	兰州交通大学电子与信息工程学院	4	7	2.0	2.0