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J-GLOBAL ID：201902237611957045   整理番号：19A0370170

ハトにヒントを得た最適化に基づく改良OTSU多しきい値画像分割アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Improved Otsu Multi-Threshold Image Segmentation Algorithm Based on Pigeon-Inspired Optimization

著者 (5件)： Liu Wei (School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan, China) ,  Shi Heng (School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan, China) ,  Pan Shang (School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan, China) ,  Huang Yongkun (School of Computer Science, Hubei University of Technology, Wuhan, China) ,  Wang Yingbin (School of Civil Engineering Architecture and Environment, Hubei University of Technology, Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CISP-BMEI  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 閾値セグメンテーションは,最も広い応用領域を持つ画像セグメンテーションの分野における単純で有効な方法である。そして,閾値セグメンテーションの効率と精度の改良は,広範囲の注意と研究を受けた。本論文では,バイオインスパイアインテリジェント最適化に触発されて,ピゲインインスパイアド最適化に基づくOtsuマルチ閾値セグメンテーションを提案した。この方法の基本的アイデアは以下の通りである:Otsu多閾値セグメンテーション法を目的関数を設計するために使用し,クラス間分散関数を適合関数として使用する。反復最適化プロセスは,ピゲインスパイアド最適化によって実行される。このプロセスでは,適合関数を解の基準として使用し,ピグオンインスパイアド最適化におけるハトの座標に対応させた。最良のセグメンテーション閾値グループは,ピgeonがグローバルな最良の位置を見つけるときに得られる。この方法は,多次元変数の解決問題に最適解を見つける問題を変換し,解プロセスを効果的に最適化する。この方法の実現可能性とセグメンテーション精度を検証する目的のために,この方法のいくつかの古典的画像の多重セグメンテーションパラメータを,粒子群最適化と花火アルゴリズムのような他の古典的アルゴリズムのパラメータと比較した。実験により,提案最適化に基づく改良Otsuセグメンテーション法は,閾値解の速度を効果的に改善することができ,二重演算子はセグメンテーションの精度を保証することを示した。この方法は,優れた収束と実行の利便性の利点を有する。同時に,セグメンテーション効果はこのモードで理想的である。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  目的関数 ,  *アルゴリズム ,  多重化 ,  セグメンテーション ,  高次元 ,  *画像 ,  粒子群最適化 ,  最適解 ,  画像セグメンテーション ,  *改変
準シソーラス用語： 利便性 ,  セグメンテーション精度 ,  分散関数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ハト ,  ヒント ,  最適化 ,  しきい値 ,  画像分割 ,  アルゴリズム