改进乌鸦算法优化多阈值图像分割

• 作者: 常君杰 李东兴 钟欣 杜文汉 王倩楠
• 来源期刊: 包装工程
• 关键词: 多阈值图像分割 乌鸦搜索算法 精英分享策略 Levy飞行
• 年，卷（期）: 2021,（11）
• 所属期刊栏目: 图文信息技术|Graphic Information Technology
• 页码范围: 238-246
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19554/j.cnki.1001-3563.2021.11.035

摘要

目的 针对传统乌鸦算法随机搜索的盲目性和易陷入局部最优的缺点,提出一种改进乌鸦算法,用于多阈值图像分割.方法 采用精英分享策略,弥补乌鸦位置更新的盲目性;引入Levy飞行机制,避免算法陷入局部最优;随迭代次数调整变尺度系数,限制搜索步长,加快算法收敛;以Kapur熵为适应函数,利用改进乌鸦算法对不同类型图像进行多阈值分割,并与传统乌鸦、布谷鸟等4种算法的分割结果进行对比分析.结果 改进乌鸦算法对Lena,Flower,Fruits和Boat图分割后的结构相似性分别为0.7703,0.7761,0.7276和0.7921;标准偏差分别为0.0295,0.0385,0.0344和0.0173,实验数据表明,改进算法较其他算法有着更好的分割效果.结论 文中算法有效地改进了传统乌鸦算法的盲目性和易陷入局部最优的缺点,能够准确地分割复杂图像,在多阈值图像分割领域具有一定的参考价值.