학술논문
基于改进鬣狗优化算法的多阈值彩色图像分割 / MULTI-THRESHOLD COLOR IMAGE SEGMENTATION BASED ON IMPROVED SPOTTED HYENA OPTIMIZER
Document Type
Academic Journal
Author
贾鹤鸣; 姜子超; 彭晓旭; 康立飞; 李瑶; 孙康健; Jia Heming; Jiang Zichao; Peng Xiaoxu; Kang Lifei; Li Yao; Sun Kangjian
Source
计算机应用与软件 / Computer Applications and Software. 37(5):261-267
Subject
Language
Chinese
ISSN
1000-386X
Abstract
针对传统鬣狗优化算法在处理图像分割问题时容易陷入局部最优、收敛效率低等问题,提出基于混沌初始化策略、非线性收敛因子调整策略、莱维飞行策略以及精英反向学习策略的改进鬣狗优化算法(Improved Spotted Hyena Optimizer,ISHO),并应用于多阈值彩色图像分割问题中.该算法不仅提升了在解决复杂性问题时的寻优效率,而且提高了求解精度与质量,避免了受随机因子影响而陷入局部最优的缺陷.为了验证该算法的有效性,利用伯克利图像分割验证,结果表明:该算法在分割速度及效率上具有明显优势,求解精度高,具有较好的工程实用性.