基于Logistic映射的果蝇算法优化Otsu图像分割方法

摘要：

针对传统最大类间方差法(Otsu)在处理图像时分割精度低、实时性差的缺陷,提出一种基于Logistic混沌映射和高斯游走策略果蝇优化算法的Otsu阈值分割方法(LGFOA-Otsu)用于图像分割.首先,在标准果蝇优化算法(FOA)中利用Lo-gistic映射产生的混沌现象来增强果蝇种群初始位置的随机性,提高FOA算法的搜索速度;其次,引入高斯游走策略更新果蝇位置信息以提高种群多样性;最后,对8个经典测试函数进行测试,并与多个算法进行对比分析.仿真实验结果表明,提出的改进算法相较于标准果蝇算法和部分改进算法,在寻优精度和收敛速度方面都有较大的提高,验证了该算法的可行性和有效性.

关键词：果蝇优化算法(FOA)、Logistic映射、Otsu分割、高斯游走策略

所属期刊栏目：41

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省重点研发计划社会发展项目;无锡市社会发展科技示范工程项目;南京信息工程大学无锡校区研究生创新实践项目

在线出版日期：2022-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：9-17