原文服务方: 安徽工业大学学报(自然科学版)       
摘要:
针对微生物显微图像噪声干扰大、灰度分布不均匀、单幅图像中包含多个形态丰富的微生物,难以快速准确提取目标满足实际应用要求问题,提出一种基于改进萤火虫算法的多阈值分割方法.首先,通过统计图像灰度直方图峰值,自动获取最佳多阈值数目m;其次,引用二维熵阈值分割原理,将二维熵单阈值扩展到多阈值,并设计基于对数熵的多阈值目标代价函数;最后,针对原始萤火虫智能优化算法容易过早陷入局部最优解且萤火虫个体之间缺乏协同,导致算法效率低下问题,提出基于萤火虫初始化过程优化以及变量参数(步长量化因子α和相对吸引力参数βij)调整的改进萤火虫算法,从而实现快速、准确寻找到多个最佳阈值.并将该算法与一维熵、二维熵、Otsu、粒子群多阈值分割以及原始萤火虫多阈值分割等分割算法作比较.实验结果表明,本文改进算法在微生物分割的准确性与时效性上有明显提高,为后续自动识别奠定良好基础.
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文献信息
篇名 基于改进萤火虫算法的多阈值微生物图像分割
来源期刊 安徽工业大学学报(自然科学版) 学科
关键词 图像分割 多阈值 最大熵 萤火虫算法
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 计算机与信息
研究方向 页码范围 46-52,59
页数 8页 分类号 TN919.82
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7872.2020.01.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周芳 安徽工业大学电气与信息工程学院 25 85 5.0 8.0
2 武治 安徽工业大学电气与信息工程学院 1 0 0.0 0.0
3 孙照旋 安徽工业大学电气与信息工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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图像分割
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最大熵
萤火虫算法
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期刊影响力
安徽工业大学学报(自然科学版)
季刊
1671-7872
34-1254/N
大16开
1984-01-01
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