计算机应用研究

作者：郎春博,贾鹤鸣,邢致恺,彭晓旭,李金夺,康立飞,

单位：东北林业大学机电工程学院,哈尔滨150040；

关键词：正余弦算法,多阈值图像分割,混沌初始化,自适应,反向学习,

基金：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2572019BF04)；国家自然科学基金资助项目(51609048)；黑龙江省研究生教育创新工程项目(JGXM_HLJ_2016014)；；

针对多阈值图像分割方法计算量大、分割精度低的问题，提出了基于改进正余弦算法（improved sine cosine algorithm，ISCA）的多阈值图像分割方法。首先对种群进行混沌初始化来提高初始种群质量；其次根据粒子适应度值的大小自适应地调整参数；最后引入反向学习策略并择优选取粒子。伯克利图像和植物冠层图像分割实验的结果表明，该算法的运行时间较短，而且分割精度较高，具有较强的鲁棒性。

来源：2020年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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