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申请/专利权人：金陵科技学院
摘要：一种基于海马优化算法的OTSU图像多阈值分割方法，本发明首先对传统的大津阈值分割方法进行了扩展，引入了多阈值的概念，实现了大津多阈值分割方法。紧接着，对海马优化算法的核心机制及其具体执行流程进行了详尽的阐述。最后，选取类间方差作为海马优化算法的优化目标函数，通过算法迭代寻求多阈值的最优解。本发明展示了基于海马优化算法的大津多阈值分割具有强大的全局搜索和局部优化能力，可以提高分割精度和效率，对于解决复杂图像分割问题具有显著优势。
主权项：1.一种基于海马优化算法的OTSU图像多阈值分割方法，其特征在于：包括如下方法步骤：步骤一：读取待处理图像，计算其灰度直方图，并设定初始阈值个数K；步骤二：初始化海马优化算法的参数，包括种群大小、最大迭代次数等。随机生成初始种群，使其均匀分布在搜索空间内；步骤三：计算每个个体的适应度值，采用OTSU算法的类间方差作为适应度函数；步骤四：根据适应度值更新海马种群的位置。包括以下几种行为：逃避捕食行为：当个体陷入局部最优时，引入随机扰动，帮助其跳出局部最优；觅食行为：根据适应度值调整个体位置，使其趋向于全局最优解；繁殖行为：根据适应度值选择优良个体进行交叉和变异，产生新个体；步骤五：判断是否满足终止条件。如果达到最大迭代次数或适应度不再显著变化，则终止迭代，输出最佳阈值组合；否则，返回步骤三继续迭代；步骤六：根据最佳阈值组合对图像进行多阈值分割。
全文数据：
权利要求：
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