基于混合杜鹃搜索算法的二维最大熵图像分割方法

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中文摘要：目的：二维最大熵阈值法利用了图像的空间位置信息具有较好的分割结果,然而大量运算降低了它的效率. 方法：提出一种混合杜鹃搜索算法和局部精搜索的二维最大熵阈值分割方法,利用混合杜鹃搜索算法对二维最大熵阈值法进行优化求解,并利用局部搜索算法对所得混合杜鹃搜索算法结果进一步寻优. 结果：实验结果表明与基于遗传算法、粒子群算法、差分进化算法等算法优化的二维最大熵阈值方法相比,提出的方法可以快速的获得图像二维最优分割阈值并且能够避免局部最优阈值的情况,显著地降低了基本二维最大熵最优阈值的搜寻时间. 结论：提出的基于混合杜鹃搜索算法优化的二维最大熵阈值法是一种快速且性能鲁棒的图像分割方法,能够满足图像分割的实时性要求.

作者：

Ye Zhiwei、叶志伟、Wang Mingwei、王明威、Yin Yujie、尹宇洁、Jin Huazhong、靳华中

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作者单位：

School of Computer Science, Hubei University of Technology, Hubei Wuhan 430068

湖北工业大学计算机学院,武汉430068

关键词：

图像分割混合杜鹃搜索算法二维最大熵阈值法空间位置信息

主办单位：

中国图象图形学学会

会议名称：

第17届全国图象图形学学术会议

会议时间：

2014-11-14

会议地点：

珠海

会议母体文献：

第17届全国图象图形学学术会议论文集

页码：

383-389

出版时间：

2014