改进花朵授粉算法及其在工业图像处理中的应用与研究

发布时间：2022-01-05 19:30

　　近年来,图像处理技术在缺陷检测、工件尺寸测量、产品辅助装配等工业领域得到广泛的应用。图像增强和图像分割是图像处理的核心环节,也是学术界研究的热点。因此,本文提出一种改进的花朵授粉算法并应用到工业图像增强和分割领域。首先,针对基本花朵授粉算法收敛速度慢等问题,本文提出一种改进的花朵授粉优化算法。首先引入线性权重,使算法的局部搜索能力逐渐增强。其次,提出一种优质解随机游走策略,进一步提高花朵授粉优化算法的搜索能力。最后,将该改进型花朵授粉算法用于函数优化并与遗传算法、引力粒子群算法和基本的花朵授粉算法进行对比,仿真实验结果表明,本文所提出的算法在收敛精度和收敛速度方面均优于其它算法。其次,将改进花朵授粉算法应用于工业图像增强。利用其算法的优秀搜索能力,寻找最优变换参数,再进行图像的增强。通过与其它三种算法进行对比,证明了改进花朵授粉算法的工业图像增强方法的有效性。最后,将本文提出的改进花朵授粉算法运用到工业图像的分割过程中。选择最大类间方法（Otsu）和最大熵法（Kapur’s entropy）作为适应度函数。实验结果表明:基于改进花朵授粉算法的工业图像分割方法,具有较高的分割精度和鲁棒性... 

【文章来源】：长春工业大学吉林省

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Levy飞行示意图

第3章改进花朵授粉算法与性能分析25FPA225438.924734861090011本文算法58.772441460.331432.4735表3-7HighConditionedEllipticFunction函数上优化结果对比算法最优解最差解平均值GA1.61E+081.51E+094.74E+08PSOGSA1.17E+095.57E+093.55E+09FPA2.66E+081.19E+097.09E+08本文算法7.25E+073.67E+081.73E+08通过CEC2014函数HighConditionedEllipticFunction函数对最优位置进行旋转，可以进一步验证改进算法的性能。图3.2Sphere函数收敛曲线图3.3Schwefel2.22函数收敛曲线图3.4Schwefel1.2函数收敛曲线图3.5Schwefel2.21函数收敛曲线图3.6Rosenbrock函数收敛曲线图3.7HighConditionedEllipticFunction函数收敛曲线

第3章改进花朵授粉算法与性能分析25FPA225438.924734861090011本文算法58.772441460.331432.4735表3-7HighConditionedEllipticFunction函数上优化结果对比算法最优解最差解平均值GA1.61E+081.51E+094.74E+08PSOGSA1.17E+095.57E+093.55E+09FPA2.66E+081.19E+097.09E+08本文算法7.25E+073.67E+081.73E+08通过CEC2014函数HighConditionedEllipticFunction函数对最优位置进行旋转，可以进一步验证改进算法的性能。图3.2Sphere函数收敛曲线图3.3Schwefel2.22函数收敛曲线图3.4Schwefel1.2函数收敛曲线图3.5Schwefel2.21函数收敛曲线图3.6Rosenbrock函数收敛曲线图3.7HighConditionedEllipticFunction函数收敛曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Levy飞行策略的改进樽海鞘群算法[J]. 张严,秦亮曦.  计算机科学. 2020(07)
[2]基于改进人工蜂群的图像增强算法[J]. 郭文艳,周吉瑞,张姣姣.  计算机工程. 2017(11)
[3]花授粉算法的改进及在压力容器设计中的应用[J]. 李前,贺兴时,杨新社.  计算机工程与应用. 2017(13)
[4]花朵授粉算法的研究及在测试数据自动生成中的应用[J]. 董跃华,谭星成.  江西理工大学学报. 2016(05)
[5]融合高斯变异和Powell法的花朵授粉优化算法[J]. 肖辉辉,万常选,段艳明,喻聪.  计算机科学与探索. 2017(03)
[6]基于花朵授粉算法的产品拆卸序列规划[J]. 焦庆龙,徐达,李闯.  计算机集成制造系统. 2016(12)
[7]神经网络噪声检测的自适应加权均值滤波算法[J]. 叶小岭,窦艳艳,胡凯.  计算机工程与设计. 2013(08)
[8]基于蛙跳算法与Otsu法的图像多阈值分割技术[J]. 康杰红,马苗.  云南大学学报(自然科学版). 2012(06)
[9]子图像加权的彩色图像对比度增强算法[J]. 吕宗伟.  计算机辅助设计与图形学学报. 2012(08)
[10]基于照度划分的多尺度图像增强新算法[J]. 李骜,李一兵,刘丹丹.  吉林大学学报(工学版). 2012(02)

博士论文
[1]基于图像处理的工件表面缺陷检测理论与方法研究[D]. 赵君爱.东南大学 2016

硕士论文
[1]鸽群算法在水泥电镜图像增强与分割中的应用研究[D]. 师恒.湖北工业大学 2019
[2]基于改进蝙蝠算法的图像多阈值分割[D]. 马双娜.燕山大学 2019
[3]人工鱼群算法研究及其在图像增强中的应用[D]. 刘慧敏.西安电子科技大学 2014
[4]混沌猴群算法及其应用[D]. 郝士鹏.天津大学 2010



本文编号：3570945