【摘 要】
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深空探测任务中,探测器需要在复杂的地形区域着陆,因此在轨障碍的快速检测至关重要,而图像分割是在轨检测的关键过程之一。鉴于此,提出一种基于粒子群和灰狼混合优化的多级阈值图像分割算法。在寻优过程中,所提算法在考虑图像能量分布的情况下,针对不同场景通过改变种群初始条件来自定义阈值级数。在位置更新过程中,所提算法增加扰动算子来扩大全局搜索的范围,引入动态权重来平衡群体的全局搜索能力与局部搜索能力,从而提高
【机 构】
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中国科学院微小卫星创新研究院,上海201203;中国科学院大学,北京100049;中国科学院微小卫星重点实验室,上海201203;中国科学院微小卫星创新研究院,上海201203;中国科学院微小卫星重点
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深空探测任务中,探测器需要在复杂的地形区域着陆,因此在轨障碍的快速检测至关重要,而图像分割是在轨检测的关键过程之一。鉴于此,提出一种基于粒子群和灰狼混合优化的多级阈值图像分割算法。在寻优过程中,所提算法在考虑图像能量分布的情况下,针对不同场景通过改变种群初始条件来自定义阈值级数。在位置更新过程中,所提算法增加扰动算子来扩大全局搜索的范围,引入动态权重来平衡群体的全局搜索能力与局部搜索能力,从而提高寻优的速度和精度,完成图像分割。实验结果表明,相较于传统的群智能算法,所提算法表现出较好的搜索能力,在处
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