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典型文献
基于改进麻雀算法的最大2维熵分割方法
文献摘要:
为了提高最大2维熵分割的性能,提出了基于改进麻雀算法的最大2维熵分割方法,可减小运算量并且缩短计算时间.首先,融合反向学习策略和自适应t分布变异,引入精英粒子,以扩大算法搜索范围,增加算法后期局部搜索能力;其次,使用萤火虫机制,对最优解进行扰动变异,进一步增加种群多样性;最后,采用提出的改进麻雀算法寻找图像最大2维熵,得到最优阈值分割图像.结果表明,4幅图像的平均运行时间为0.3695s,远低于基础2维熵算法的1.7547s和基础2维Otsu算法的5.7936s.所提出的改进麻雀算法的全局搜索和局部寻优能力相比原麻雀算法有较大改善,缩短了传统最大2维熵图像分割方法的运行时间,在峰值信噪比和结构相似度指标上均得到提升,具有一定的应用价值.
文献关键词:
图像处理;智能优化算法;麻雀搜索算法;最大2维熵;t分布
作者姓名:
柳长安;冯雪菱;孙长浩;赵丽娟
作者机构:
华北电力大学 控制与计算机工程学院,北京102206
文献出处:
引用格式:
[1]柳长安;冯雪菱;孙长浩;赵丽娟-.基于改进麻雀算法的最大2维熵分割方法)[J].激光技术,2022(02):274-282
A类:
3695s,7547s,7936s
B类:
改进麻雀算法,分割方法,运算量,计算时间,反向学习策略,分布变异,精英粒子,搜索范围,加算,局部搜索,搜索能力,萤火虫,最优解,种群多样性,最优阈值,阈值分割,运行时间,Otsu,全局搜索,寻优能力,图像分割,峰值信噪比,结构相似度,相似度指标,智能优化算法,麻雀搜索算法
AB值:
0.348085
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