国内刊号:11-2422/TN
国际刊号:1001-506X
发布日期:
作者:吕鑫(), 慕晓冬(), 张钧()
单位:1. 火箭军工程大学作战保障学院, 陕西 西安 710025;2. 北京遥感设备研究所, 北京 100854
关键词:图像分割,改进麻雀搜索算法,多阈值,最大类间方差,Kapur熵
针对传统多阈值图像分割方法中存在的分割精度低、计算量大、分割速度慢等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)的多阈值图像分割方法。首先,结合鸟群算法(bird swarm algorithm, BSA)中飞行行为的思想优化麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA),并采用4种类型的基准函数评估ISSA的寻优性能。然后,进行基于类间方差和Kapur熵的多阈值图像分割,并对比两种方法的分割结果。最后,采用PSNR、目标函数值和标准差作为评估标准,将ISSA与现有分割算法进行对比分析。结果表明, ISSA具有更优的搜索能力和开拓能力,且分割速度和分割精度均得到提升。
来源:2021年第2期
《系统工程与电子技术》期刊编辑部