２０２３年７月第４４卷第７期计算机工程与设计ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮＪｕｌｙ２０２３Ｖｏｌ．４４■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■Ｎｏ．７基于改进被囊群算法的图像多阈值分割方法董维振，陈燕＋（广西大学计算机与电子信息学院，广西南宁５３０００４）摘要：为提升图像分割的准确度和性能，提出改进被囊群算法（ｉｍｐｒｏｖｅｄｔｕｎｉｃａｔｅｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＩＭＴＳＡ）的多阈值分割方法。基于折射反向学习初始化种群，采用精英反向学习重新选择优势个体，结合学生分布协调全局和局部搜索能力。在图像分割中，基于Ｏｔｓｕ和最大熵方法，在不同阈值场景下，ＩＭＴＳＡ与其它算法进行性能对比。实验结果表明，ＩＭＴＳＡ在３类基准函数中均表现更好，图像分割效果与阈值数量成正比，其整体分割性能具有一定优势。关键词：图像处理；图像分割；被囊群算法；折射反向学习；精英反向学习；学生分布；多阈值；群智能优化算法中图法分类号：ＴＰ３９１．４文献标识号：Ａ文章编号：１０００－７０２４（２０２３）０７－２０９３－１０ｄｏｉ：１０．１６２０８／ｊ．ｉｓｓｎ１０００－７０２４．２０２３．０７．０２３收稿日期：２０２１－１２－０６；修订日期：２０２３－０７－０３基金项目：国家自然科学基金项目（３１７７１７７５）；广西自然科学基金项目（２０２０ＧＸＮＳＦＡＡ１５９０９０）作者简介：董维振（１９８４），男，河北唐山人，硕士研究生，高级工程师，ＣＣＦ学生会员，研究方向为图像识别、人工智能；＋通讯作者：陈燕（１９７５），女，广西北流人，博士，教授，硕士生导师，ＣＣＦ专业会员，研究方向为图像识别、人工智能。Ｅ－ｍａｉｌ：ｇｘｃｙ＠ｆｏｘｍａｉｌ．ｃｏｍＩｍａｇｅｍｕｌｔｉ－ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｔｕｎｉｃａｔｅｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍＤＯＮＧＷｅｉ－ｚｈｅｎ，ＣＨＥＮＹａｎ＋（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ，ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＧｕａｎｇｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｎｉｎｇ５３０００４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔ...
