用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食算法

摘要：

针对图像多阈值分割中阈值搜索是有序正整数规划的特点,提出了一种用于指数熵多阈值分割的改进细菌觅食优化(Improved Bacterial Foraging Optimization,IBFO)算法.首先,将标准的细菌觅食优化(Standard Bacterial Foraging Optimization,SBFO)算法的趋化算子改成动态趋化算子以增强趋化操作的自适应性;然后,将SBFO中的迁徙算子替换成混合随机和动态的迁徙算子,将迁徙过程划分为两个阶段,第一阶段为随机迁徙,目的是增强全局搜索能力,第二阶段为动态局部迁徙,目的是提高局部搜索能力;随后,丢弃SBFO中的感应机制以便加快运行速度;最后,将IBFO算法进一步修改以满足有序正整数规划的要求,并将其应用于指数熵多阈值分割方法中.图像分割实验结果表明,与SBFO,MBFO和IPSO算法相比,提出的IBFO方法不仅优化效果更好,而且运行速度更快.

关键词：图像分割、多阈值分割、细菌觅食算法、指数熵

所属期刊栏目：43

分类号：TP181;TP391.41(自动化基础理论)

资助基金：河南省重点科技攻关项目132102110209;河南省基础与前沿技术研究计划项目142300410295

在线出版日期：2016-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：89-94