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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：一种基于改进鸡群优化算法的多阈值Otsu图像分割方法，通过PWLCM混沌映射对鸡群算法种群个体进行初始化，使其均匀分布在搜索空间内。通过引入非线性权重递减策略对公鸡的位置更新进行改进，使得在初期较好的遍历整个搜索空间，后期具有更好的局部收敛性。通过分数阶G‑L对母鸡位置更新公式进行优化并引进分数阶数自适应调整，增强算法跳出局部最优解的能力。考虑到小鸡的适应度较差，学习空间较大，对其位置更新公式中引入向全局最优个体学习的因子，避免陷入局部最优。本发明通过改进的鸡群算法能够解决Otsu进行多阈值分割时存在运行时间长和精度低的问题，使其能够获得更准确的阈值和分割效率，使得异物检测的时效性更高效。
主权项：1.一种基于改进鸡群优化算法的多阈值Otsu图像分割方法，其特征在于：读取要阈值分割的图像，将多阈值Otsu算法的类间方差作为适应度函数，通过改进的算法能够将定位区域的异物和背景分离开，实现异物检测的功能；具体的步骤包括：步骤一：读取要阈值分割的图像，实时读取无线充电发射板定位区域预处理后的图像；步骤二：初始化改进鸡群算法的参数；步骤三：采取PWLCM混沌映射对鸡群算法种群粒子进行初始化，使其均匀分布在搜索空间内；步骤四：计算图片的直方图并设置要分割的阈值个数；步骤五：计算图像的最大类间方差作为鸡群的食物源；步骤六：采用改进的公式分别对公鸡、母鸡以及小鸡进行位置更新；引入非线性权重递减策略对公鸡的位置更新进行改进；引入自适应分数阶G-L对母鸡位置更新公式进行优化并引进分数阶数自适应调整；在小鸡的位置更新公式中引入向全局最优个体学习的因子，避免陷入局部最优；步骤七：判断当前食物源是否为最优或达到迭代次数，若是，进行下一步骤，若不是，返回步骤五；步骤八：输出最大阈值；步骤九：对图像进行多阈值分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于改进鸡群优化算法的多阈值Otsu图像分割方法
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