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为快速准确地分割图像,将新型群体智能模型中的人工蜂群算法、灰度形态学和二维Otsu法相结合,提出了一种图像分割新方法。该方法对待分割的图像进行灰度形态学中的闭操作预处理,以抑制图像噪声,把图像阈值看成人工蜂群算法中的蜜蜂,利用二维Otsu法设计人工蜂群算法的适应度函数;通过采蜜蜂、侦察蜂和观察蜂的分工协作和信息共享,逐代逼近最佳阈值。实验结果显示,该方法在分割红外图像和SAR图像时,分离出来的目标更加适合后序的分析和处理。 相似文献
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二维Otsu自适应阈值分割算法的改进 总被引:12,自引:0,他引:12
在二维OTSU自适应阈值分割算法的基础上提出了一种改进的自适应阈值分割算法,这种改进算法由于充分考虑了图像二维直方图中象素灰度值及其领域平均灰度值比较接近的区域而获得了比传统算法具有更强抗噪声能力的分割算法,通过将该算法用于显微细胞图像的分割证明了它不仅分割效果得到改善,同时还大大降低了算法的复杂性。 相似文献
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冯芝丽 《网络安全技术与应用》2013,(8):50-51
二维Otsu图像分割算法将类间离散度矩阵的迹作为阈值识别函数,计算复杂度高且易导致分割错误,为此对二维Otsu算法进行改进,设计一种新的阈值识别函数.通过对比试验验证改进算法的有效性. 相似文献
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杨小鹿 《计算机光盘软件与应用》2013,(12):306+308
自动图像阈值分割技术已经被广泛的应用在图像处理和计算机视觉领域中的目标检测,跟踪和识别上。其中Otsu阈值分割算法是一种被广泛使用的分割技术,对于那些直方图呈双峰分布的图像可以得到优秀的分割效果。然而如果直方图是单峰或是有异常数据出现时,传统的Otsu阈值分割算法则会发生错误。为改善传统Otsu法在处理图像时的计算受噪声干扰严重、实时性差、复杂度高等缺点,本文提出了一种改进的基于中值的Otsu阈值分割算法。最后进行的多次测试和实验说明这种改进的方法与传统的Otsu阈值分割算法相比较会得到更加满意的结果。 相似文献
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传统二维Otsu算法的阈值选取大都采用穷尽搜索方式,造成算法分割时间较长、实时性差等缺点,影响图像分割效果。为提高算法的运行效率,采用狼群算法来搜索最优阈值,每匹人工狼代表一个可行的二维阈值向量,狼群通过游走、召唤、围攻这三种智能行为的不断迭代以及狼群间的信息交互来获取最佳阈值。仿真结果表明,与标准粒子群优化二维Otsu算法和传统二维Otsu算法相比,狼群优化算法降低了分割时间并提高了图像分割精度。 相似文献
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文本对抗样本的生成对于研究基于深度学习的自然语言处理系统的脆弱性,提升这类系统的鲁棒性具有重要的意义.本文对词级对抗样本生成中的重要步骤,替换词的搜索展开研究,针对现有算法存在的早熟收敛和有效性差的问题,提出了基于改进人工蜂群搜索算法的文本对抗样本生成方法.首先,根据知网HowNet库中单词的义原标注筛选得到拟被替换词的搜索空间;然后,基于改进的人工蜂群算法搜索并定位替换词生成高质量的文本对抗样本.本文针对当前主流的基于深度神经网络的文本分类模型,在两个文本分类数据集上进行了攻击测试.结果表明,跟已有文本对抗样本生成方法相比,本文提出的方法能以较高的攻击成功率误导文本分类系统,并更多地保留语义和语法的正确性. 相似文献
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图像分割是图像处理和图像分析的重要基础。基本蚁群算法蚂蚁的搜索是随机的,计算量大,不利于算法的收敛。因此,文中提出了一种基于二维直方图和改进的蚁群聚类算法的图像分割方法,改进了应用传统分割方法分割图像效果不佳的问题。蚁群聚类算法是一种具有离散性、并行性、鲁棒性和模糊聚类能力的进化方法。文中基于此传统算法,通过二维直方图设置初始聚类中心来减少蚁群算法循环次数,定义了一种新的引导函数,并通过改进信息素更新机制提高蚁群聚类的速度。实验证明,该算法是一种比较准确、快速的图像分割方法。 相似文献
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针对分数阶PID控制器参数整定过程参数多复杂性大,传统靠经验试凑的方法不易实现且优化效果差的问题,提出了一种改进的人工蜂群算法,实现分数阶PID控制器参数的整定;该算法通过改进人工蜂群算法中搜索方程,并引入一个淘汰机制,对分数阶控制器参数进行群智能搜索,将搜索到的参数送至分数阶PID控制器中反复迭代,以带有权值的误差绝对值积分指标(AIE)作为人工蜂群寻优的目标函数,最后得出控制器;本文以非线性系统为被控对象,经过实例仿真,验证了该算法实现的控制器比传统整数阶控制器和未改进的人工蜂群算法实现的分数阶控制器的动态性能和稳态性能都有所提高,在超调、上升时间、振荡性方面都优于未改进算法。 相似文献
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针对无人机(UAV)在复杂战场环境下的生存问题,提出了一种基于云模型的人工蜂群算法的航迹规划。在算法中引入一维正态云模型,利用云模型随机性和稳定性的特点来提高传统人工蜂群算法(ABC)的鲁棒性并避免陷入局部最优,同时引入一个新的概率选择策略来保证种群的多样性。采用改进算法来处理UAV的航迹规划问题时,首先将航迹规划问题通过建模转换成一个多维函数优化问题,然后结合云模型和ABC算法的优势,最后用UAV航迹规划任务对新算法进行测试。仿真实验验证了改进算法在解决UAV航迹规划上的可行性和优越性。 相似文献
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经典的人工蜂群(artificial bee colony, ABC)算法面临着收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,因此基于该算法来进行特征选择还存在很多问题.对此,提出了一种基于粒度粗糙熵与改进蜂群算法的特征选择方法FS_GREIABC.首先,将粗糙集中的知识粒度与粗糙熵有机地结合起来,提出一种新的信息熵模型——粒度粗糙熵;其次,将粒度粗糙熵应用于ABC算法中,提出一种基于粒度粗糙熵的适应度函数,从而获得了一种新的适应度计算策略;第三,为了提高ABC算法的局部搜索能力,将云模型引入到跟随蜂阶段.在多个UCI数据集以及软件缺陷预测数据集上的实验表明,相对于现有的特征选择算法, FS_GREIABC不仅能够选择较少的特征,而且具有更好的分类性能. 相似文献
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无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)系统性能的提高,离不开对WSN中每一个传感器节点地理位置的精准定位。全局人工蜂群算法在基本人工蜂群算法的基础上,在邻域搜索后将迭代最优解添加到新解的更新公式中,提高了算法的开发能力。但将其应用于WSN节点位置求解时,存在计算时间长、收敛不稳定的问题。提出一种改进的全局人工蜂群算法,在邻域搜索后对新解进行衡量,若新解适应值在可接受的范围内,与迭代最优解进行交叉操作;若新解适应值较好,不与迭代最优解进行交叉操作;若新解适应值较差,舍弃新解。这较好地平衡了算法的探索和开发能力。求解WSN节点位置时,证明了该算法有更快的收敛速度和更好的收敛效果。 相似文献