基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割
Maximum 2D Entropy Image Segmentation Based on Artificial Bee Colony Optimization作者机构：中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室江苏徐州221116 南京大学卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室南京210093
出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)
年 卷 期：2012年第38卷第9期
页 面：223-225,243页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学]
基 金：国家自然科学基金资助项目(40871195) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2010182)
主 题：图像分割 二维最大熵 人工蜂群 粒子群优化 遗传算法 人工鱼群 遗传模拟退火算法
摘 要：针对二维最大熵图像分割方法计算量大的问题,提出基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割算法。利用人工蜂群优化算法收敛快、避免局部最优、控制参数少等优点,将二维最大熵法最佳二维阈值视为最佳蜜源,实现基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割。实验结果表明,该方法的收敛速度较快、抗噪性较强。
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