文献类型：期刊文章

作　　者：周娇[1] 王力[1,2] 陈小青[1]

ZHOU Jiao;WANG Li;CHEN Xiaoqing(Department ofInformation and Communication Engineering,College of Big Data and Information Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025,China;School of Information Engineering,Guizhou University of Engineering Science,Bijie 551700,Guizhou,China)

机构地区：[1]贵州大学大数据与信息工程学院信息与通信工程系,贵阳550025 [2]贵州工程应用技术学院信息工程学院,贵州毕节551700

出　　处：《智能计算机与应用》

基　　金：国家新工科实践资助(黔教高涵[2018]209号);贵州省教育厅创新群体重大研究资助(黔教合KY字[2016]057)

年　　份：2020

期　　号：8

起止页码：71-75

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：本文针对图像分割中阈值选取问题,将改进的蝗虫优化算法应用于图像分割阈值选取中,不仅减少了计算复杂度,并且提升了分割精确度。利用贝塔函数产生初始种群,在初始化过程中种群均匀性及多样性得以保证。引入两部分非线性惯性权重,第一部分促使种群在全局大范围精确地搜索,以便得到更为精确的解;第二部分主要应用于后期加快收敛,使算法快速跳出局部最优。利用经典基准函数进行了试验仿真验证,改进后的算法求解质量及收敛速度有较好的表现。

关 键 词：图像处理 蝗虫优化算法  最大2维熵  贝塔函数  非线性惯性权重  

分 类 号：TP391.41] TP18[计算机类]