多策略融合鲸鱼算法与二维最大熵的图像分割
徐武
王欣达
高寒
张强
云南民族大学电气信息工程学院,云南昆明 650500
摘要：传统的图像分割算法存在抗噪声差、迭代速度不高等缺陷,为了提高图像分割的质量,提出一种引入反向学习策略的鲸鱼优化算法(WOA)与二维最大熵结合的图像分割方法,并通过结合Sobol序列、自适应权重系数、收敛因子的非线性调整优化后的WOA算法,得到目标图像的最优阈值,并对其进行分割.通过与原始WOA算法在测试函数上的对比,表明改进算法具有较好的收敛性和较快的收敛速度.将改进算法实际运用到草坪背景下,分割后图片的峰值信噪比值相较于另外2种对比算法分别提高了5.2％、3.5％,在天空背景下分别提高了3.6％、2.2％,证明了改进后的算法可以提高分割的图片质量,体现了该算法的优越性.
关键词：图像分割WOA算法二维最大熵反向学习策略自适应权重
分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(U1802271)
论文发表日期：2023-06-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 33-37,45 )