典型文献
基于改进探路者算法的多阈值图像分割
文献摘要：
针对多阈值图像分割方法中存在的计算量大、运行时间长等问题,在标准探路者算法的基础上,引入Tent混沌映射初始化和自适应t分布策略,提出一种基于改进探路者算法的多阈值图像分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数对最优分割阈值进行搜索.为了验证算法的有效性,首先通过标准测试函数验证改进探路者算法的收敛精度和收敛速度,然后将改进探路者算法与Kapur熵结合后应用于Berkeley图像数据集进行多阈值分割,并与标准探路者算法、飞蛾扑火算法、灰狼优化算法和粒子群算法进行比较和分析.实验结果表明,提出的改进探路者算法收敛速度更快、求解精度更高,较其他对比算法有着更好的分割效果,且PSNR与SSIM都有更好的表现,能有效解决多阈值图像分割问题.
文献关键词：
探路者算法;多阈值;图像分割;Tent映射;自适应t分布
中图分类号：
作者姓名：
王淑平;李敏;杜敏;罗建伟
作者机构：
华中科技大学同济医学院附属湖北肿瘤医院信息中心,湖北 武汉 430079;湖北工业大学计算机学院,湖北 武汉 430068
文献出处：
引用格式：
[1]王淑平;李敏;杜敏;罗建伟-.基于改进探路者算法的多阈值图像分割)[J].计算机与现代化,2022(01):61-69
A类：
B类：
探路者算法,图像分割,分割方法,计算量,运行时间,Tent,混沌映射,初始化,Kapur,分割阈值,标准测试函数,收敛精度,收敛速度,Berkeley,图像数据集,多阈值分割,飞蛾扑火算法,灰狼优化算法,粒子群算法,对比算法,分割效果,PSNR,SSIM
AB值：
0.245773
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