基于改进正余弦优化算法的多阈值图像分割

作者： 郎春博 ¹ 贾鹤鸣 ¹ 邢致恺 ¹ 彭晓旭 ¹ 李金夺 ¹ 康立飞 ¹
作者单位：

1. 东北林业大学机电工程学院
提交时间：2019-01-28 14:33:28

摘要: 针对多阈值图像分割方法计算量大、分割精度低的问题，提出了基于改进正余弦算法（improved sine cosine algorithm）的多阈值图像分割方法。首先对种群进行混沌初始化来提高初始种群质量；其次根据粒子适应度值的大小自适应地调整参数；最后引入反向学习策略并择优选取粒子。伯克利图像和植物冠层图像分割实验的结果表明，该算法的运行时间较短，而且分割精度较高，具有较强的鲁棒性。

正余弦算法多阈值图像分割混沌初始化自适应反向学习

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201901.00149 (或此版本 ChinaXiv:201901.00149V1)
DOI:10.12074/201901.00149V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201901.00149.V1
推荐引用方式： 郎春博,贾鹤鸣,邢致恺,彭晓旭,李金夺,康立飞.(2019).基于改进正余弦优化算法的多阈值图像分割.计算机应用研究.[ChinaXiv:201901.00149] (点此复制)

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2019-01-28 14:33:28

ChinaXiv:201901.00149V1

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