计算机应用

作者：贾鹤鸣, 李瑶, 姜子超, 孙康健

单位：1. 三明学院 信息工程学院, 福建 三明 365004;2. 东北林业大学 机电工程学院, 哈尔滨 150040

关键词：图像多阈值分割,共生生物搜索算法,精英反策略,莱维飞行,林火识别

基金：教育部产学合作协同育人项目（202002064014）；福建省教育厅中青年教师教育科研项目（JAT200618）；三明市科技计划引导性项目（2020-G-61）；三明学院引进高层次人才科研启动经费支持项目（20YG14）；三明学院科学研究发展基金资助项目（B202009）；三明学院高教研究课题（SHE2013）；福建省农业物联网应用重点实验室开放研究基金资助项目（ZD2101）。

针对传统多阈值分割方法计算复杂度随着阈值个数的增加而增长，以及对给定图像进行多阈值分割操作时效率很低等问题，提出了一种基于共生生物搜索（SOS）算法结合Kapur熵的多阈值分割方法。首先将精英反策略（EOBL）引入到SOS算法的共栖阶段，从而改善传统SOS算法处理复杂优化问题时易陷入局部最优的问题；然后引入莱维飞行策略扩大SOS算法的的搜索范围，增强其搜索轨迹的随机性；最终将得到的改进共生生物搜索（MSOS）算法应用到林火图像最佳阈值的选取问题上。实验结果表明，与粒子群优化算法、和声搜索算法、蝙蝠算法等对比算法相比，所提算法能更好地分割图像，在实际工程问题中具有一定的实用性和价值。

来源：2021年第5期

《计算机应用》期刊编辑部

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