基于分数阶混合蝙蝠算法的Otsu图像分割

摘要：

针对传统蝙蝠算法在图像阈值分割时存在的分割精度低、效果差、算法收敛速度慢等缺点,提出基于分数阶混合蝙蝠算法的Otsu图像分割算法.将分数阶微积分、天牛须搜索与传统蝙蝠算法相结合,利用分数阶微积分的遗传特性均衡蝙蝠的全局搜索过程,提高寻优能力.利用天牛须搜索丰富蝙蝠局部搜索时种群的多样性,加快高精度下算法的收敛速度.将二维Otsu算法的离散度测度矩阵作为寻优的目标函数进行图像阈值分割.实验结果表明,改进后的算法提升了图像的分割精度与效果,且有着更快的收敛速度和良好的健壮性.

关键词：最大类间方差法;分数阶微积分;蝙蝠算法;天牛须搜索;图像分割

所属期刊栏目：42

分类号：TN911.73

资助基金：宁夏自然科学基金项目;宁夏高等学校科学研究基金项目;2018年宁夏研究生教育教学改革研究;实践基金项目

在线出版日期：2021-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：3091-3098