【摘 要】
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传统的最小交叉熵阈值分割法(MCET)采用穷举的搜索形式,存在计算复杂度大、分割效率低的缺点,在很大程度上限制了该方法的应用。针对最小交叉熵分割法存在的不足,提出采用改进蝙蝠算法(BA)来搜索阈值的最优解。对BA算法中的权重参数做自适应调整,将随着迭代次数变化而变化的时变惯性权重策略应用于BA算法更新公式,给出三种不同的改进策略解决原始BA算法在靠近最优解时收敛速度下降的问题。将改进后的最优BA算
【机 构】
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西京学院理学院,西北工业大学理学院
【基金项目】
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西京学院校科研基金(No.XJ180106),陕西省自然科学基金(No.2015JM6296)
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传统的最小交叉熵阈值分割法(MCET)采用穷举的搜索形式,存在计算复杂度大、分割效率低的缺点,在很大程度上限制了该方法的应用。针对最小交叉熵分割法存在的不足,提出采用改进蝙蝠算法(BA)来搜索阈值的最优解。对BA算法中的权重参数做自适应调整,将随着迭代次数变化而变化的时变惯性权重策略应用于BA算法更新公式,给出三种不同的改进策略解决原始BA算法在靠近最优解时收敛速度下降的问题。将改进后的最优BA算法(IBA)应用于最小交叉熵多阈值图像分割中,与基本BA算法、改进的粒子群优化算法(IPSO)、模糊聚类
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