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龙图腾网恭喜淮阴工学院申请的专利一种基于改进鸡群优化算法的多阈值Otsu图像分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116630346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310634340.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于改进鸡群优化算法的多阈值Otsu图像分割方法是由王方修;张一航;陈泉宇;桑英军;范媛媛设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进鸡群优化算法的多阈值Otsu图像分割方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于改进鸡群优化算法的多阈值Otsu图像分割方法在权利要求书中公布了：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；步骤6.1：引入非线性权重递减策略对公鸡的位置更新进行改进；由于公鸡的适应度值最高，属于各个群体中的最优个体，引入非线性权重递减策略，使得在迭代初期具有较大的权重，更好的遍历整个搜素空间，而在后期保持较小的权重，使得种群具有较好的局部搜索能力收敛到全局最优点；公鸡的位置更新公式为：xi,jt+1＝λt*xi,jt*1+Rand0,σ2，2 其中，xi,jt+1表示公鸡第t+1次迭代的位置，λt表示第t次迭代的权重，xi,jt表示公鸡第t次迭代的位置，Rand0,σ2表示均值为0，方差为σ2的高斯分布；ε表示一个很小的平衡常数，避免除数为零；s表示所有公鸡中除去第i个个体外的任意一个个体，第i只公鸡的适应度为fi，随机选取公鸡s的适应度为fs；t为当前迭代次数，tmax为最大迭代次数，λmax为初始惯性权值，取值为1.2；λmin为进化到最大迭代次数时的惯性权值，其取值为0.1；a和b为调整因子，它们的取值范围为a＝30，b＝0.88；步骤6.2：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；所述的自适应分数阶G-L，取分数阶G-L的前四项对母鸡位置更新进行改进，改进公式为： 对其母鸡位置更新公式进行分数阶优化，原位置更新公式为：xi,j’t+1＝xi,j’t+a1*Rand*xr1‘t-xi,j’t+a2*Rand*xr2,j‘t-xi,j’t5；移项得：xi,j‘t+1-xi,j’t＝a1*Rand*xr1‘t-xi,j’t+a2*Rand*xr2,j‘t-xi,j’t6；根据公式4，取分数阶前四项，可得： 当式7中的分数阶α取1时，将式6与式7结合，得到分数阶母鸡位置的更新公式，更新公式为： a2＝expfr2-fi其中，Rand是服[0,1]均匀分布的随机数，该母鸡的伙伴公鸡r1的适应度值为fr1，a1表示其伙伴公鸡对其的影响因子，其他公鸡和母鸡中随机选取个体r2的适应度值为fr2，a2为其他鸡对其的影响因子；利用母鸡的位置信息对分数阶α进行自适应调整，母鸡i与其他母鸡的平均距离为： 其中，N为母鸡种群总数，D为空间维数；则进化因子ω可表示为： dbest为全局最优位置与其他母鸡距离的平均值，母鸡的平均距离最大值为dmax，最小值为dmin，ω∈[0,1]；当分数阶次数α∈[0.5,0.8]时，算法的收敛速度较快，所以可将α根据下式进行动态调整： 步骤6.3：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；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，具体的改进公式为：xi,j‘’t+1＝xi,j‘’t+Exm,j‘’t-xi,j’‘t+Stxbest,j‘’t-xi,j‘’t12；其中，母亲母鸡m位置的第j维数值为xm，母亲母鸡的位置对小鸡位置的影响因子为E，其为随机函数随机生成，取值范围一般为0,2；S的更新公式为t为当前迭代次数，tmax为最大迭代次数，S的取值范围为从1递减到0；xbest,j‘’t为小鸡群体中的最优位置；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。

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