基于协同进化教与学优化算法的图像分割

• 作者: 孙希霞 潘甦 白晓东 许斌
• 来源期刊: 南京邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 二维最大熵 教与学优化算法 协同进化算法
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动控制
• 页码范围: 84-90
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6396字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14132/j.cnki.1673-5439.2019.02.013

摘要

提出了一种基于协同进化教与学优化(Co-evolutionary Teaching-and-Learning based Optimization,CTLBO)算法的二维最大熵多阈值分割方法.首先,给出了二维熵多阈值分割的最优化模型.然后,针对教与学优化(Teaching-and-Learning based Optimization,TLBO)算法存在的早熟收敛和停滞问题,提出了一种CTLBO算法,并将该算法应用于二维熵多阈值分割最优化模型的求解.该算法将整个班级分为多个子班级,每个子班级的学员同时向所有子班级的老师学习,从而提高种群多样性.此外,每隔一定的代数,各子班级的老师组成新的班级进行信息交流,从而提高收敛速度.最后,应用仿真实验对所提方法的有效性和可行性进行了验证.实验结果表明:与基于传统TLBO算法及其相关改进算法、粒子群算法的图像分割方法相比,所提方法具有更好的优化能力和分割性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘甦	南京邮电大学物联网学院	28	163	6.0	11.0
2	许斌	南京邮电大学物联网学院	22	68	5.0	6.0
3	孙希霞	南京邮电大学物联网学院	2	2	1.0	1.0
4	白晓东	南京邮电大学通信与信息工程学院	6	5	2.0	2.0