文档名：基于通用学习均衡优化器的多阈值图像分割
摘要：传统的元启发式多阈值图像分割算法计算复杂度高且容易陷入局部最优,通用学习均衡优化器在搜索过程中使粒子从不同维度的候选粒子中学习,在求解复杂问题最优解时有很强的能力,克服了容易陷入局部最优的问题.提出将通用学习均衡优化算法优化最大类间方差法来实现多阈值图像分割,实验选择标准灰度图像,以峰值信噪比、结构相似度、运行时间和适应度值为评价标准,将该算法与均衡优化算法、粒子群优化算法进行了比较.结果表明,基于通用学习均衡优化器的多阈值图像分割算法结果的峰值信噪比、结构相似度在绝大多数情况下优于另外两个算法,并且收敛速度快,执行效率高.
Abstract：Thetraditionalmeta-heuristicmulti-thresholdimagesegmentationalgorithmhashighcomputationalcomplexityandiseasytofallintolocaloptimum,whereasthegenerallearningequilibriumoptimizerenablesparticlestolearnfromcandidateparticlesindifferentdimensionsduringthesearchprocesshavingastrongabilityinsolvingtheoptimalsolutionofcomplexproblemsandovercomingtheprob-lemofeasilyfallingintolocaloptimum.Thegenerallearningequalizationoptimizationalgorithmisproposedtooptimizethemaximumin-ter-classvariancemethodtorealizemulti-thresholdimagesegmentation,andthestandardgrayscaleimagesareselectedintheexperiment.Takingthepeaksignal-to-noiseratio,structuralsimilarity,runningtimeandfitnessvalueastheevaluationcriteria,thealgorithmiscom-paredwiththeequalizationoptimizationalgorithmandtheparticleswarmoptimizationalgorithm.Theresultsshowthatthepeaksignal-to-noiseratioandstructuralsimilarityofthemulti-thresholdimagesegmentationalgorithmbasedonthegenerallearningequalizationoptimi-zerarebetterthantheothertwoalgorithmsinmostcases,theconvergencespeedisfastandtheexecutionefficiencyishigh.
作者：吴佳芸 武灵芝 胡晓飞Author：WUJiayun WULingzhi HUXiaofei
作者单位：南京邮电大学地理与生物信息学院,江苏南京210023
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2024, 37(3)
分类号：TP391
关键词：数字图像处理 多阈值图像分割 通用均衡优化器 最大类间方差法 粒子群优化算法
Keywords：digitalimageprocessing multi-thresholdimagesegmentation generallearningequalizationoptimizer maximuminter-classvariance particleswarmoptimizer
机标分类号：TP391.41S5TN911.73
在线出版日期：2024年6月27日
基金项目：国家自然科学基金，江苏省自然科学基金基于通用学习均衡优化器的多阈值图像分割[
期刊论文] 传感技术学报--2024, 37(3)吴佳芸 武灵芝 胡晓飞传统的元启发式多阈值图像分割算法计算复杂度高且容易陷入局部最优,通用学习均衡优化器在搜索过程中使粒子从不同维度的候选粒子中学习,在求解复杂问题最优解时有很强的能力,克服了容易陷入局部最优的问题.提出将通用学...参考文献和引证文献
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