动态权重的蝙蝠算法在图像分割中的应用研究

• 作者: 陈思 陈瑶
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 群智能优化算法 蝙蝠算法(BA) 图像分割 最小交叉熵
• 年，卷（期）: 2020,（14）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 207-215
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7619字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2001-0310

摘要

传统的最小交叉熵阈值分割法(MCET)采用穷举的搜索形式,存在计算复杂度大、分割效率低的缺点,在很大程度上限制了该方法的应用.针对最小交叉熵分割法存在的不足,提出采用改进蝙蝠算法(BA)来搜索阈值的最优解.对BA算法中的权重参数做自适应调整,将随着迭代次数变化而变化的时变惯性权重策略应用于BA算法更新公式,给出三种不同的改进策略解决原始BA算法在靠近最优解时收敛速度下降的问题.将改进后的最优BA算法(IBA)应用于最小交叉熵多阈值图像分割中,与基本BA算法、改进的粒子群优化算法(IPSO)、模糊聚类方法(FC)三种方法进行对比性实验.实验结果表明,提出的IBA算法运算速度和分割精度效果明显提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈思	西北工业大学理学院	3	3	1.0	1.0
2	陈瑶	西京学院理学院	3	0	0.0	0.0