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期刊文章详细信息

基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割  ( EI收录)  

Fast image segmentation with multilevel threshold of two-dimensional entropy based on firefly algorithm

  

文献类型:期刊文章

作  者:陈恺[1] 陈芳[1] 戴敏[1] 张志胜[1] 史金飞[2]

机构地区:[1]东南大学机械工程学院,江苏南京211189 [2]淮海工学院,江苏连云港222005

出  处:《光学精密工程》

基  金:国家自然科学基金资助项目(No.50805023);江苏省"六大人才高峰"资助项目(No.2008144);江苏省科技支撑计划资助项目(No.BE2008081);数字制造与装备技术国家重点实验室开放基金资助项目(No.DMETKF2008014)

年  份:2014

卷  号:22

期  号:2

起止页码:517-523

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2011、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、EI(收录号:20141117453655)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:提出了基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法以改善分割复杂图像和多目标图像时存在计算量大、计算时间长的问题。首先,分析了二维熵阈值分割原理,将二维熵单阈值分割扩展到二维熵多阈值分割。然后,引入萤火虫算法的思想,研究了萤火虫算法的仿生原理和寻优过程;提出了基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法。最后,使用该方法对典型图像进行阈值分割实验,并与二维熵穷举分割法、粒子群算法(PSO)二维熵多阈值分割法进行比较。实验结果表明:该方法在单阈值分割、双阈值分割和三阈值分割时分别比二维熵穷举分割法快3.91倍,1040.32倍和8128.85倍;另外,在阈值选取的准确性和计算时间方面均优于PSO二维熵多阈值分割法。结果显示,基于萤火虫算法的二维熵多阈值快速图像分割方法能快速有效地解决复杂图像和多目标图像的分割问题。

关 键 词:图像分割 多阈值分割 二维熵 萤火虫算法

分 类 号:TP391.4]

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同被引文献:

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