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基于鸡群优化算法的SAR图像快速分割
引用本文:梁建慧,王丽芳,马苗.基于鸡群优化算法的SAR图像快速分割[J].计算机应用研究,2018,35(9).
作者姓名:梁建慧  王丽芳  马苗
作者单位:西北工业大学 计算机学院,西北工业大学 计算机学院,陕西师范大学 计算机科学学院
基金项目:海南大学2017年度教育教学改革研究课题(No.hdjy1730), 陕西省农业科技创新与攻关项目(2016NY-176),陕西师范大学中央高校基本科研业务费项目(GK201703054)
摘    要:为提高SAR图像分割的速度和质量,利用鸡群优化算法,提出了一种SAR图像快速分割方法。该方法使用二维灰色Otsu模型作为鸡群优化算法的适应度函数,利用鸡群中公鸡、母鸡和小鸡的角色分工、协同工作快速逼近最佳阈值。实验结果表明,该方法在收敛速度和分割效果两方面均优于基于遗传算法、人工鱼群算法等群体智能优化算法的分割方法。

关 键 词:图像分割    鸡群优化算法    群体智能    SAR图像
收稿时间:2017/4/22 0:00:00
修稿时间:2018/8/2 0:00:00

SAR image fast segmentation based on Chicken Swarm Optimization algorithm
LIANG Jian-hui,WANG Li-Fang and MA Miao.SAR image fast segmentation based on Chicken Swarm Optimization algorithm[J].Application Research of Computers,2018,35(9).
Authors:LIANG Jian-hui  WANG Li-Fang and MA Miao
Affiliation:School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University,,,
Abstract:In order to increase the speed and the accuracy of Synthetic Aperture Radar(SAR) image segmentation, a SAR image fast segmentation method is proposed, which integrates Chicken Swarm Optimization Algorithm. In this method, a two-dimensional grey Otsu module is regarded as the fitness function of Chicken Swarm Optimization Algorithm. And the best threshold is located gradually and quickly by virtue of the identity of the chickens and teamworks of roosters,hens and chicks. Experimental results show that the method is superior to some segmentation methods based on Genetic Algorithm and Artificial Fish Swarm Algorithm in convergence and segmentation effects.
Keywords:image segmentation  Chicken Swarm Optimization Algorithm  Swarm Intelligence  SAR image
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