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 of Information 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, 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,毕节551700

出　　处：《激光技术》

基　　金：贵州省教育厅创新群体重大研究资助项目(黔财教合[2016]118);贵州省首批国家级新工科研究与实践资助项目(黔教高函[2018]209号)。

年　　份：2021

卷　　号：45

期　　号：3

起止页码：378-385

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了避免原鲸鱼优化算法早熟收敛、易陷入局部最优等缺陷,首先在原鲸鱼优化算法初始化过程中采用了猫映射产生混沌序列结合反向解方法取代随机产生初始种群;其次在位置更新机制上采用了疯狂算子和黄金正弦算法的方法;最后将改进鲸鱼优化算法用于寻求图像2维最大熵来确定图像分割最佳阈值的选取。对10个经典基准函数进行了试验仿真验证,得到了原鲸鱼优化算法在初始种群多样性及寻解遍历性上有所增加,全局搜索能力提高和摆脱局部最优的结果。结果表明,改进算法能得到函数最优值0,0.00030,-3.32;改进算法在寻优能力和稳定性等方面有较大提升,能实现对目标图像精确分割且耗时少。该研究为群智能算法应用于图像分割提供了参考。

关 键 词：图像处理  鲸鱼优化算法  最大2维熵  疯狂算子  黄金正弦算法  猫映射

分 类 号：TP391.41]