改进蜂群算法的图像阈值分割方法

发布时间：2018-05-20 21:44

  本文选题：图像分割 + 人工蜂群算法　； 参考：《计算机应用研究》2017年12期

【摘要】：为快速高效地进行图像分割,针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法分割二维Otsu图像的新方法。通过对蜜源更新过程中向当前最优蜜源方向进行引导,可以加快算法的收敛速度;为避免算法陷入局部最优并加快收敛速度,在局部搜索过程中逐步缩减了搜索范围并加入了放弃机制;针对较大梯度值无意义的问题,限定了蜜源范围,以提高算法的效率。最后结合具有不同直方图分布的图像进行了实验,结果表明了算法稳健、高效、快速的特性。
[Abstract]:In order to segment images quickly and efficiently, a new method for segmentation of two-dimensional Otsu images based on improved artificial bee colony algorithm is proposed to solve the problems of slow convergence and easy to fall into local optimal solution. The convergence speed of the algorithm can be accelerated by guiding the honey source to the current optimal nectar source in the process of honey source updating, and in order to avoid the algorithm falling into the local optimum and accelerate the convergence speed, In order to improve the efficiency of the algorithm, the search range is gradually reduced and the abandonment mechanism is added in the local search process. Finally, experiments are carried out on images with different histogram distributions. The results show that the algorithm is robust, efficient and fast.
【作者单位】： 中国地质大学信息工程学院;河南财经政法大学资源与环境学院;中冶集团武汉勘察研究院有限公司;漳洲市测绘设计研究院;
【基金】：高分辨率对地观测重大专项资助项目(07-Y30A05-9001-12/13)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1916353