红外
紅外
홍외
INFRARED
2015年
4期
34-37,42
,共5页
徐洪%唐华明%申娇%王飞
徐洪%唐華明%申嬌%王飛
서홍%당화명%신교%왕비
红外图像%人工蜂群算法%图像分割%多阈值
紅外圖像%人工蜂群算法%圖像分割%多閾值
홍외도상%인공봉군산법%도상분할%다역치
针对传统的多阈值红外图像分割中多阈值选取存在的效率低、计算重复等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的多阈值红外图像快速分割算法.首先,在阈值选取时引入人工蜂群算法,实现多阈值的选取.然后,针对原始人工蜂群算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,分别从引领蜂搜索、跟随蜂搜索和侦察蜂搜索3个方面进行了改进,使其更快、更准地收敛于最优解.实验表明,相比于原始人工蜂群算法,改进后的算法在精度相同时速度更快,迭代次数相同时结果更接近最优解.该算法能够在保证精度的前提下高效地对红外图像进行多阈值分割,是一种可行的红外图像分割方法.
針對傳統的多閾值紅外圖像分割中多閾值選取存在的效率低、計算重複等問題,提齣瞭一種基于改進人工蜂群算法的多閾值紅外圖像快速分割算法.首先,在閾值選取時引入人工蜂群算法,實現多閾值的選取.然後,針對原始人工蜂群算法存在的收斂速度慢、容易陷入跼部最優的缺點,分彆從引領蜂搜索、跟隨蜂搜索和偵察蜂搜索3箇方麵進行瞭改進,使其更快、更準地收斂于最優解.實驗錶明,相比于原始人工蜂群算法,改進後的算法在精度相同時速度更快,迭代次數相同時結果更接近最優解.該算法能夠在保證精度的前提下高效地對紅外圖像進行多閾值分割,是一種可行的紅外圖像分割方法.
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