基于增强布谷鸟算法的彩色图像多阈值分割  

A color image multi threshold image segmentation method based on enhanced cuckoo algorithm

作　　者：蒲国林[1] 邱玉辉[2] 

机构地区：[1]四川文理学院计算机学院,四川达州635000 [2]西南大学计算机与信息科学学院,重庆400715

出　　处：《电子设计工程》2016年第12期9-13,共5页Electronic Design Engineering

基　　金：国家自然科学基金(61152003);四川省教育厅资助科研项目(15ZB0323)

摘　　要：为提高彩色图像多阈值分割的速度和质量,针对布谷鸟算法的缺陷,对每一次莱维飞行结束后,提出一个新的寻优方程进行寻优引导,并对发现概率和步子因子都各提出了一个新的运行方程,以此为基础,提出了一种增强布谷鸟算法(ECS),并以此ECS算法作用于彩色图像多阈值分割中,通过本文所提出算法和标准粒子群算法及标准布谷鸟算法的对比实验表明,本文所提的ECS算法无论在彩色图像分割的主观效果上还是客观效果上都是最好的,完全能运用于实际的多阈值分割中。In order to improve the speed and quality of color image segmentation, aiming at the limitation of the cuckoo algorithm, every time after the end of the Lévy flight, a new optimization seeking equation is proposed, and the discovery probability and the pace factor are respectively proposed a new operating equation. Based on this, proposed an enhanced cuckoo algorithm（ECS）,and the ECS algorithm is based on the multi threshold segmentation of color image. Through the comparison of the proposed algorithm（ECS）, the standard PSO algorithm and the standard CS algorithm,the ECS algorithm is the best of both subjective and objective results, fully able to be applied to the actual multi threshold segmentation.

关 键 词：彩色图像 多阈值分割 布谷鸟算法 发现概率 步长因子 粒子群算法 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统]