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题名基于改进麻雀搜索算法的最大指数熵分割方法
被引量:4
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作者
马小晶
贺航
王宏伟
田柯
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机构
新疆大学电气工程学院
大连理工大学控制科学与工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第16期6983-6992,共10页
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基金
国家自然科学基金(12002296)
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01C47)
+1 种基金
新疆维吾尔自治区重大科技专项(2022A01002-2)
新疆维吾尔自治区重点研发任务专项(2022B03028-5)。
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文摘
为了解决基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)依赖初始种群和求解精度不高的问题,提出一种基于Circle混沌映射和随机游走的改进的麻雀优化算法(improved sparrow optimization algorithm,CRSSA)。该算法为了增强麻雀种群的多样性,在麻雀初始阶段引入混沌Circle映射;采用随机游走对最优麻雀进行扰动,使其在麻雀寻优后期,增强算法全局搜索能力,跳出局部最优。同时选取15个测试函数对其算法进行性能测试。结果表明:与原始的SSA、蜉蝣算法(mayfly algorithm,MA)、粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和灰狼优化算法(gray wolf optimization algorithm,GWO)相比,改进的麻雀搜索算法具有寻优速度快、求解准确度高和鲁棒性强等优点。将该方法应用在多阈值图像分割中,通过对比不同算法的峰值信噪比(peak-to-signal ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)、适应度函数值和运行时间性能指标,可有效解决多阈值分割问题,具有一定的工程应用价值。
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关键词
麻雀搜索算法(SSA)
Circle混沌映射
随机游走策略
图像分割
最大指数熵
智能优化算法
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Keywords
sparrow search algorithm(SSA)
Circle chaotic map
random walk strategy
image segmentation
maximum exponential entropy
intelligent optimization algorithm
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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