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基于通用學(xué)習(xí)均衡優(yōu)化器的多閾值圖像分割

傳感技術(shù)學(xué)報 頁數(shù): 6 2024-03-15
摘要: 傳統(tǒng)的元啟發(fā)式多閾值圖像分割算法計算復(fù)雜度高且容易陷入局部最優(yōu),通用學(xué)習(xí)均衡優(yōu)化器在搜索過程中使粒子從不同維度的候選粒子中學(xué)習(xí),在求解復(fù)雜問題最優(yōu)解時有很強的能力,克服了容易陷入局部最優(yōu)的問題。提出將通用學(xué)習(xí)均衡優(yōu)化算法優(yōu)化最大類間方差法來實現(xiàn)多閾值圖像分割,實驗選擇標準灰度圖像,以峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似度、運行時間和適應(yīng)度值為評價標準,將該算法與均衡優(yōu)化算法、粒子群優(yōu)化算法進行... (共6頁)

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