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Boosting Whale Optimizer with Quasi-Oppositional Learning and Gaussian Barebone for Feature Selection and COVID-19 Image Segmentation 被引量:4
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作者 Jie Xing Hanli Zhao +2 位作者 Huiling Chen Ruoxi Deng Lei Xiao 《Journal of Bionic Engineering》 SCIE EI CSCD 2023年第2期797-818,共22页
Whale optimization algorithm(WOA)tends to fall into the local optimum and fails to converge quickly in solving complex problems.To address the shortcomings,an improved WOA(QGBWOA)is proposed in this work.First,quasi-o... Whale optimization algorithm(WOA)tends to fall into the local optimum and fails to converge quickly in solving complex problems.To address the shortcomings,an improved WOA(QGBWOA)is proposed in this work.First,quasi-opposition-based learning is introduced to enhance the ability of WOA to search for optimal solutions.Second,a Gaussian barebone mechanism is embedded to promote diversity and expand the scope of the solution space in WOA.To verify the advantages of QGBWOA,comparison experiments between QGBWOA and its comparison peers were carried out on CEC 2014 with dimensions 10,30,50,and 100 and on CEC 2020 test with dimension 30.Furthermore,the performance results were tested using Wilcoxon signed-rank(WS),Friedman test,and post hoc statistical tests for statistical analysis.Convergence accuracy and speed are remarkably improved,as shown by experimental results.Finally,feature selection and multi-threshold image segmentation applications are demonstrated to validate the ability of QGBWOA to solve complex real-world problems.QGBWOA proves its superiority over compared algorithms in feature selection and multi-threshold image segmentation by performing several evaluation metrics. 展开更多
关键词 Whale optimization algorithm Quasi-opposition-based learning Gaussian barebone image segmentation Feature selection Bionic algorithm
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基于改进遗传算法的二维图像智能分割方法
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作者 赵敏 《信息与电脑》 2023年第6期197-199,共3页
针对传统方法分割后图像信噪比较低的问题,提出基于改进遗传算法的二维图像智能分割方法。首先,建立遗传算法与图像分割之间的对应关系,通过界定种群粒子寻优范围,改进粒子初始位置。其次,将图像边缘像素作为改进遗传算法的寻优目标,采... 针对传统方法分割后图像信噪比较低的问题,提出基于改进遗传算法的二维图像智能分割方法。首先,建立遗传算法与图像分割之间的对应关系,通过界定种群粒子寻优范围,改进粒子初始位置。其次,将图像边缘像素作为改进遗传算法的寻优目标,采用比例选择方式,结合保优策略,引入逆序变异机制,遍历待分割二维图像中的所有像素信息。最后,以输出结果为分割基准,精准分割图像。测试结果表明,设计方法分割后图像的信噪比始终稳定在18.0 dB以上,处于较高水平。 展开更多
关键词 改进遗传算法 二维图像 智能分割 寻优范围 比例选择
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基于Matlab的根系断层图像分割处理算法 被引量:3
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作者 周志艳 周学成 +1 位作者 罗锡文 李庆 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期118-121,共4页
根据植物根系原位形态可视化研究的需要,利用Matlab提供的图像处理算法,编制了根系断层图像分割处理算法的优选整合程序,用多种不同算法组合对根系CT原位图像进行实例检验,采用最终测量精度法作为评价准则,对分割效果进行分析研究。研... 根据植物根系原位形态可视化研究的需要,利用Matlab提供的图像处理算法,编制了根系断层图像分割处理算法的优选整合程序,用多种不同算法组合对根系CT原位图像进行实例检验,采用最终测量精度法作为评价准则,对分割效果进行分析研究。研究结果表明,在90%的置信水平下,处理模块的不同组合顺序以及每个模块中不同算法的选择对最终分割效果有显著的影响,各因素对分割效果总变异贡献率的大小排序为分割(46.1%)、灰度调整(17.9%)、分割前滤波(4.5%)、分割后滤波(2.6%)、执行序列(0.5%)。根据所设计的实验例证,提出了处理流程及算法中的较优组合。 展开更多
关键词 根系 图像分割 算法优选
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基于改进的二维交叉熵及Tent映射PSO的阈值分割 被引量:4
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作者 吴一全 吴诗婳 +2 位作者 占必超 张晓杰 张生伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期603-609,共7页
最近提出的二维交叉熵阈值分割方法所依据的灰度级-平均灰度级直方图存在错分,且寻求最优阈值时,即使采用递推算法仍需遍历整个搜索空间,运行速度有待进一步提高。为此,本文给出改进的灰度级-梯度二维直方图,据此导出了相应的二维最小... 最近提出的二维交叉熵阈值分割方法所依据的灰度级-平均灰度级直方图存在错分,且寻求最优阈值时,即使采用递推算法仍需遍历整个搜索空间,运行速度有待进一步提高。为此,本文给出改进的灰度级-梯度二维直方图,据此导出了相应的二维最小交叉熵阈值选取公式及其递推算法,并且采用改进Tent映射混沌粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法搜寻二维最优阈值。大量实验及与现有二维交叉熵方法的对比表明,所提出的方法在计算最优阈值时尽可能考虑了所有目标点和背景点,从而使分割结果更加精确;而求取阈值因只需遍历其中小部分解空间,使运行时间约减少到原来的10%~40%。 展开更多
关键词 图像分割 阈值选取 交叉熵 TENT映射 混沌粒子群优化算法 二维直方图
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基于混沌PSO或分解的二维最小误差阈值分割 被引量:3
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作者 吴一全 张晓杰 +1 位作者 吴诗婳 张生伟 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1198-1205,共8页
为了进一步提升现有的二维最小误差阈值分割快速递推算法的运行速度,提出分别基于混沌粒子群优化(PSO)和分解的2种二维最小误差阈值分割算法.第1种算法利用混沌粒子群优化算法搜寻二维最小误差法的最佳分割阈值,且在迭代过程的适应度函... 为了进一步提升现有的二维最小误差阈值分割快速递推算法的运行速度,提出分别基于混沌粒子群优化(PSO)和分解的2种二维最小误差阈值分割算法.第1种算法利用混沌粒子群优化算法搜寻二维最小误差法的最佳分割阈值,且在迭代过程的适应度函数计算中引入递推算法,大大减少了冗余计算;第2种算法将二维最小误差法的运算分解成一维最小误差法和一维最小类内对数方差法的运算,计算复杂度由二维递推算法的O(L2)进一步降为O(L).实验结果表明,提出的2种算法能够在分割效果达到或优于现有的二维最小误差阈值分割法的同时,大大加快运行速度. 展开更多
关键词 图像分割 阈值选取 二维最小误差 混沌粒子群优化 分解 递推算法
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蜂群优化的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取 被引量:7
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作者 吴一全 王凯 曹鹏祥 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期103-112,共10页
交叉熵能够度量图像分割前后的差异,与Shannon交叉熵相比,引入参数q的Tsallis交叉熵则为图像阈值分割提供了灵活性和普适性,而非对称Tsallis交叉熵的表达形式更加简洁。由此,提出了蜂群优化的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取方法... 交叉熵能够度量图像分割前后的差异,与Shannon交叉熵相比,引入参数q的Tsallis交叉熵则为图像阈值分割提供了灵活性和普适性,而非对称Tsallis交叉熵的表达形式更加简洁。由此,提出了蜂群优化的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取方法。首先引出了非对称Tsallis交叉熵,导出了二维非对称Tsallis交叉熵阈值选取公式,并利用递推方式计算阈值选取准则函数涉及的中间变量,建立查找表,消除冗余运算;然后采用蜂群算法搜寻最佳二维阈值。大量实验结果表明,相对二维最大Shannon熵法、二维Shannon交叉熵法、二维Tsallis熵法和二维对称Tsallis交叉熵法等同类方法,所提出方法在主观视觉效果和区域间对比度评价指标上有较大的改善,能够更准确地分割出目标,运行速度也更快。 展开更多
关键词 图像分割 阈值选取 二维 Tsallis交叉熵 递推算法 蜂群优化 区域间对比度
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利用混沌布谷鸟优化的二维Renyi灰度熵图像阈值选取 被引量:6
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作者 马英辉 吴一全 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第1期152-158,共7页
为了进一步降低现有的Renyi熵阈值法的计算复杂度,提出了基于混沌布谷鸟算法和二维Renyi灰度熵的阈值选取。首先,引入一维Renyi灰度熵阈值选取公式,建立基于像素灰度和邻域梯度的二维直方图,推导出基于该直方图的二维Renyi灰度熵阈值选... 为了进一步降低现有的Renyi熵阈值法的计算复杂度,提出了基于混沌布谷鸟算法和二维Renyi灰度熵的阈值选取。首先,引入一维Renyi灰度熵阈值选取公式,建立基于像素灰度和邻域梯度的二维直方图,推导出基于该直方图的二维Renyi灰度熵阈值选取公式,通过快速递推公式来减少阈值准则函数的计算量;最后,采用混沌布谷鸟算法搜索最优阈值来完成图像分割。结果表明,与二维Arimoto熵法、基于粒子群的二维Renyi熵法、基于混沌粒子群的二维Tsallis灰度熵法、基于布谷鸟算法的二维Renyi灰度熵法相比,所提出的方法能够准确实现图像分割,且运算速度有所提升。 展开更多
关键词 图像分割 阈值选取 布谷鸟算法 Renyi灰度熵 灰度-梯度二维直方图 混沌优化 Arimoto熵 Tsallis灰度熵
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基于评价知识的图象分割算法优选系统 被引量:5
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作者 章毓晋 罗惠韬 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 1998年第4期21-24,共4页
报道了基于评价知识对分割算法进行优选的研究进展。提出了通用分割评价框架和客观定量的分割质量评价准则,据此利用对算法进行评价和对分割效果进行比较的方法实现了第一个图象分割算法优选系统。讨论了基于评价知识选取最优分割算法... 报道了基于评价知识对分割算法进行优选的研究进展。提出了通用分割评价框架和客观定量的分割质量评价准则,据此利用对算法进行评价和对分割效果进行比较的方法实现了第一个图象分割算法优选系统。讨论了基于评价知识选取最优分割算法的策略和系统设计的原理,给出了用实际图象进行算法优选和分割实验得到的结果,验证了系统的有效性。 展开更多
关键词 图象分割 分割评估 评价知识 算法优选 图象处理
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基于狮群优化二维Otsu算法的输送带撕裂检测方法 被引量:17
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作者 甘福宝 黄友锐 +1 位作者 韩涛 徐善永 《工矿自动化》 北大核心 2019年第10期55-60,79,共7页
基于传统二维Otsu分割算法的输送带撕裂检测方法采用穷尽搜索式的阈值选取方式,图像分割时间长、实时性差,不能同时满足撕裂检测精度与速度要求。针对上述问题,提出了一种基于狮群优化二维Otsu算法的输送带撕裂检测方法。首先通过输送... 基于传统二维Otsu分割算法的输送带撕裂检测方法采用穷尽搜索式的阈值选取方式,图像分割时间长、实时性差,不能同时满足撕裂检测精度与速度要求。针对上述问题,提出了一种基于狮群优化二维Otsu算法的输送带撕裂检测方法。首先通过输送带撕裂检测装置采集输送带图像,采用中值滤波和直方图均衡化对采集到的图像进行去噪和增强处理,突出撕裂部位;然后采用狮群优化二维Otsu算法对预处理过的图像求取接近实际的分割阈值,用该阈值对输送带图像进行分割处理;最后通过计算分割后图像中黑色像素点的数量进行撕裂诊断。仿真结果表明,该方法比基于传统二维Otsu算法的检测方法寻优能力更强,输送带分割效果更好,可以准确地从输送带图像中分割出裂痕,撕裂识别的正确率为98.2%,提高效率的同时缩短了运行时间,可以满足输送带撕裂检测的准确性和实时性要求。 展开更多
关键词 输送带 撕裂检测 图像分割 分割阈值选取 狮群优化二维Otsu算法
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针对油砂储层的岩心图像识别算法优选与应用 被引量:3
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作者 刘焱鑫 黄继新 +3 位作者 尹艳树 吕一兵 王超 齐建强 《断块油气田》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期464-468,共5页
在地质研究及石油生产开发过程中,岩心资料的识别与表征具有重要意义。加拿大麦凯河油砂区块下白垩统麦克默里组储层岩心中发育数量众多的毫米级泥质夹层,人工识别工作量大,亟需采用图像识别算法自动识别。文中选择OTSU分割、粒子群双... 在地质研究及石油生产开发过程中,岩心资料的识别与表征具有重要意义。加拿大麦凯河油砂区块下白垩统麦克默里组储层岩心中发育数量众多的毫米级泥质夹层,人工识别工作量大,亟需采用图像识别算法自动识别。文中选择OTSU分割、粒子群双阈值分割、FCM聚类分割及神经网络方法,开展针对薄夹层自动识别对比研究。岩心识别结果表明,粒子群算法识别平均准确度达到90.29%,识别准确度最高,识别速度快、可靠性高且易于实现,能够完成大规模的岩心薄夹层识别工作。基于此,开发了一套薄夹层识别软件,服务于研究区及相似区块薄夹层的识别,为油藏勘探开发及地学数字化提供技术支持。 展开更多
关键词 岩心图像自动识别 图像分割算法 软件开发 加拿大油砂
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基于改进Random Walk算法的磁共振图像脑组织分割 被引量:1
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作者 吴德煌 刘伟 +3 位作者 赖凯 范亚 李传富 冯焕清 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2011年第2期194-199,共6页
在Random Walk算法中,边的权重对算法分割性能有着重要的影响,针对原算法在计算权重时仅使用相邻像素灰度值变化信息的局限性,通过引入图像局部熵,使得权重函数同时反映相邻像素灰度变化信息和图像局部灰度离散度信息,增强算法对目标内... 在Random Walk算法中,边的权重对算法分割性能有着重要的影响,针对原算法在计算权重时仅使用相邻像素灰度值变化信息的局限性,通过引入图像局部熵,使得权重函数同时反映相邻像素灰度变化信息和图像局部灰度离散度信息,增强算法对目标内容和边界的识别能力。同时通过Fisher评价函数构造最佳分类阈值的选取法则,增强了算法的判别能力。实验表明改进后的算法对目标内容和边界的识别能力有较大提高,且对噪声具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像分割 RANDOM Walk算法 局部熵 最佳阈值选取
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基于Matlab和VisualC++的图象分割算法优选软件的实现
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作者 邱志涛 吴建华 +1 位作者 虞礼贞 郑雯 《江西科学》 2002年第3期163-166,共4页
根据目前的一些算法评价理论 ,综合VC + +和Matlab的优点 ,开发出一种图象分割软件 ,可以快速、有效地实现分割算法的优选 ,提供深入的算法研究 。
关键词 MATLAB Visual C++ 图象分割算法 软件开发 图像处理 算法评价理论
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一种改进的新型广义熵在图像分割中的应用 被引量:2
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作者 焦瑞芳 范九伦 郑茗化 《电视技术》 2018年第10期1-4,共4页
在图像分割中引入了一种能够通过参数r处理物理系统中附加信息或者非广义信息的新型广义熵,在此基础上提出了一种改进的新型广义熵分割算法,用粒子群算法在所有参数中搜索最优值,引入均匀性测度函数指标为适应度函数,从而实现参数的自... 在图像分割中引入了一种能够通过参数r处理物理系统中附加信息或者非广义信息的新型广义熵,在此基础上提出了一种改进的新型广义熵分割算法,用粒子群算法在所有参数中搜索最优值,引入均匀性测度函数指标为适应度函数,从而实现参数的自适应选取,得出最佳分割阈值。结果表明,该方法可以实现以上内容。 展开更多
关键词 图像分割 新型广义熵 自适应选取参数 粒子群优化算法 均匀性测度函数
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基于改进型蚁群算法的图像分割系统研究 被引量:2
14
作者 曹智辉 《电子设计工程》 2019年第20期166-170,共5页
图像分割作为目标检测、识别、跟踪研究领域的核心内容,在遥感、计算机视觉、场景解析、图像重构等领域有着广阔的应用前景。针对传统的基于先验阈值或者小波变换的图像分割算法存在的计算冗余、可操作性较差、过分依赖经验、全局最优... 图像分割作为目标检测、识别、跟踪研究领域的核心内容,在遥感、计算机视觉、场景解析、图像重构等领域有着广阔的应用前景。针对传统的基于先验阈值或者小波变换的图像分割算法存在的计算冗余、可操作性较差、过分依赖经验、全局最优缺失等问题,提出了一种基于改进型蚁群算法的图像分割优化算法,可以克服传统蚁群算法的收敛速度慢且易陷入局部最优的固有劣势,实现全局最优,具有匹配精度高、抗干扰性强、并行搜索效率高等优势。在Matlab2015b环境下开发了验证环境并对算法进行了实际验证,验证结果表明本文所提算法可以在较短的时间内有效分割目标图像,实时性、准确率和稳定性较高,收敛速度、并行搜索效率等核心参数满足设计需求。 展开更多
关键词 蚁群算法 图像分割 算法优化 全局最优 系统开发
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利用高速收敛PSO或分解进行二维灰度熵图像分割 被引量:2
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作者 吴一全 张晓杰 +1 位作者 吴诗婳 纪守新 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期1059-1063,共5页
首先,定义了灰度熵并导出了相应的二维灰度熵阈值选取公式;其次,利用高速收敛PSO算法寻找二维灰度熵法的最佳阈值,并采用递推方式避免迭代过程中适应度函数的重复计算;最后,将二维灰度熵的运算转换到两个一维空间上,计算复杂度由O(L2)... 首先,定义了灰度熵并导出了相应的二维灰度熵阈值选取公式;其次,利用高速收敛PSO算法寻找二维灰度熵法的最佳阈值,并采用递推方式避免迭代过程中适应度函数的重复计算;最后,将二维灰度熵的运算转换到两个一维空间上,计算复杂度由O(L2)进一步降为O(L)。实验结果表明,与基于粒子群的二维最大Shannon熵法相比,所提出的两种方法的分割效果具有明显优势,且运行时间大幅减少。 展开更多
关键词 图像分割 阈值选取 二维灰度熵 高速收敛粒子群优化 分解 递推算法
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