新型果蝇优化算法的最佳熵阈值图像分割

• 作者: 丁国绅 信成涛 盛超 邹海
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 果蝇算法 阈值分割 高斯采样 学习因子
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文

摘要

为了解决传统的最佳熵阈值分割效率不足和稳定性差的问题.提出了一种新型的果蝇优化算法并对图像分割阈值进行优化.利用高斯采样对果蝇个体进行更新,在前期,由于果蝇分布较分散,可以增大跳出局部极值的机会.在寻优后期,果蝇种群分布较集中,可以进行更精准的搜寻.另外,充分利用往代果蝇迭代结果,产生学习因子,对后代果蝇寻优进行指导.实验证明,改进的算法在求解效率和求解精度上都取得了较大的进步,在对图像分割的应用中取得较其他算法更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹海	安徽大学计算机科学与技术学院	56	287	8.0	14.0
2	丁国绅	安徽大学计算机科学与技术学院	4	34	3.0	4.0
3	信成涛	安徽大学计算机科学与技术学院	2	3	1.0	1.0
4	盛超	安徽大学计算机科学与技术学院	2	4	1.0	2.0