本文選題：圖像分割 + 人工蜂群算法��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年12期

【摘要】：為快速高效地進(jìn)行圖像分割,針對(duì)人工蜂群算法存在的收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)解等問題,提出了一種基于改進(jìn)人工蜂群算法分割二維Otsu圖像的新方法。通過對(duì)蜜源更新過程中向當(dāng)前最優(yōu)蜜源方向進(jìn)行引導(dǎo),可以加快算法的收斂速度;為避免算法陷入局部最優(yōu)并加快收斂速度,在局部搜索過程中逐步縮減了搜索范圍并加入了放棄機(jī)制;針對(duì)較大梯度值無意義的問題,限定了蜜源范圍,以提高算法的效率。最后結(jié)合具有不同直方圖分布的圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明了算法穩(wěn)健、高效、快速的特性。
[Abstract]:In order to segment images quickly and efficiently, a new method for segmentation of two-dimensional Otsu images based on improved artificial bee colony algorithm is proposed to solve the problems of slow convergence and easy to fall into local optimal solution. The convergence speed of the algorithm can be accelerated by guiding the honey source to the current optimal nectar source in the process of honey source updating, and in order to avoid the algorithm falling into the local optimum and accelerate the convergence speed, In order to improve the efficiency of the algorithm, the search range is gradually reduced and the abandonment mechanism is added in the local search process. Finally, experiments are carried out on images with different histogram distributions. The results show that the algorithm is robust, efficient and fast.
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)信息工程學(xué)院;河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院;中冶集團(tuán)武漢勘察研究院有限公司;漳洲市測(cè)繪設(shè)計(jì)研究院;
【基金】：高分辨率對(duì)地觀測(cè)重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(07-Y30A05-9001-12/13)
【分類號(hào)】：TP391.41

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