基于改進(jìn)蜉蝣算法優(yōu)化多閾值圖像分割

摘要： 針對(duì)圖像多閾值分割中存在分割效率低、計(jì)算時(shí)間長以及精度不高等問題，提出了一種基于改進(jìn)蜉蝣算法的多閾值圖像分割算法。首先，在初始化階段引入類隨機(jī)采樣方法中的Sobol序列，增強(qiáng)種群的遍歷性和多樣性；其次，提出一種自適應(yīng)非線性慣性權(quán)重，平衡了全局與局部尋優(yōu)能力，提高了算法的收斂效率，利于種群向最優(yōu)解逼近；最后，采用指數(shù)熵作為計(jì)算適應(yīng)度的目標(biāo)函數(shù)，通過改進(jìn)蜉蝣算法對(duì)圖像分割的多閾值組... （共10頁）