文献类型：期刊文章

作　　者：霍星[1] 张飞[1] 邵堃[2] 檀结庆[1]

HUO Xing;ZHANG Fei;SHAO Kun;TAN Jie-Qing(School of Mathematics,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China;School of Software,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China)

机构地区：[1]合肥工业大学数学学院,安徽合肥230009 [2]合肥工业大学软件学院,安徽合肥230009

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家自然科学基金(61872407,61572167,61502136)。

年　　份：2021

卷　　号：32

期　　号：11

起止页码：3452-3467

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：元启发式算法自20世纪60年代提出以后,由于其具有可以有效地减少计算量、提高优化效率等优点而得到了广泛应用.该类算法以模仿自然界中各类运行机制为特点,具有自我调节的特征,解决了诸如梯度法、牛顿法和共轭下降法等这些传统优化算法计算效率低、收敛性差等缺点,在组合优化、生产调度、图像处理等方面均有很好的效果.提出了一种改进的元启发式优化算法——NBAS算法.该算法通过将传统天牛须算法(BAS)离散化得到二进制离散天牛须算法(BBAS),并与原始天牛须算法进行混合得出.算法平衡了局部与全局搜索,有效地弥补了算法容易陷入局部最优的不足.为了验证NBAS算法的有效性,将NBAS算法与二维K熵算法结合,提出了一种快速、准确的NBAS-K熵图像分割算法.该方法解决了优化图像阈值分割函数的优化算法易陷入局部最优、算法寻优个体数多、设计复杂度高所导致的计算量大、耗时长等问题.NBAS-K熵算法与BAS-K熵算法、BBAS-K熵算法、遗传K熵算法(GA-K熵)、粒子群K熵算法(PSO-K熵)和蚱蜢K熵算法(GOA-K熵)在Berkeley数据集、人工加噪图像以及遥感图像上的实验结果表明,该分割方法不仅具有较好的抗噪性能,而且具有较高的精度和鲁棒性,能够较为有效地实现复杂图像分割.

关 键 词：图像分割 阈值  Kaniadakis熵  天牛须搜索算法  粒子群优化算法 遗传算法  蚱蜢优化算法  

分 类 号：TP18]