【摘 要】
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针对传统的RGB颜色空间存在彩色分量的计算量大，不能确切的体现出图像中目标物体的特征，导致分割效果差等问题，在HSV颜色空间的基础上，提出融合改进人工蜂群与Otsu的图像分割算法。根据HSV颜色空间处理局部颜色模型中各通道相对独立的特性，将目标与背景最大程度地区分开来；利用混沌映射方法，对人工蜂群算法的蜜源初始化进行更新，得到比传统伪随机数更优的结果；采用差分进化算法，增加差向量个数建立新的引领蜂
【基金项目】
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国家自然科学基金（U1802271）； 少数民族优秀文化保护传承工程项目（2021YNMW005）；
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针对传统的RGB颜色空间存在彩色分量的计算量大，不能确切的体现出图像中目标物体的特征，导致分割效果差等问题，在HSV颜色空间的基础上，提出融合改进人工蜂群与Otsu的图像分割算法。根据HSV颜色空间处理局部颜色模型中各通道相对独立的特性，将目标与背景最大程度地区分开来；利用混沌映射方法，对人工蜂群算法的蜜源初始化进行更新，得到比传统伪随机数更优的结果；采用差分进化算法，增加差向量个数建立新的引领蜂搜索方程，获得更加优秀的逼近效果。实验结果表明，改进后的算法PSNR数值对于传统算法都有较大提高，抗噪性能更强，可以更快更精确地得到分割图像。
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