【摘 要】
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针对火灾图像分割中二维熵阈值分割方法计算量大、运行时间长、阈值选取不够准确导致分割精度不高等缺点,基于果蝇算法的寻优过程提出改进方法。结合果蝇算法和逻辑函数自适
【机 构】
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北京信息科技大学信息与通信工程学院
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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北京市教委科研计划项目(KM201811232009)
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针对火灾图像分割中二维熵阈值分割方法计算量大、运行时间长、阈值选取不够准确导致分割精度不高等缺点,基于果蝇算法的寻优过程提出改进方法。结合果蝇算法和逻辑函数自适应调整果蝇算法的搜索距离,果蝇种群根据改进搜索距离在二维灰度空间内搜索图像分割阈值,通过优化和迭代果蝇的位置找到最佳分割阈值分割图像。将该方法和二维最大熵方法、遗传算法优化二维熵分割方法的结果进行对比。实验结果表明,改进果蝇算法优化二维熵阈值分割方法在分割效果、阈值选取的准确度和运行时间方面均优于遗传算法,提高了火灾图像的分割精度,且抗噪性能好,具
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