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J-GLOBAL ID:202002234698124415   整理番号:20A2770521

改良粒子群最適化に基づく最大エントロピーマルチ閾値画像セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Maximum entropy multi-threshold image segmentation based on improved particle swarm optimization
著者 (10件):
資料名:
巻: 1678  号:ページ: 012098 (9pp)  発行年: 2020年 
JST資料番号: W5565A  ISSN: 1742-6588  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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従来の最大エントロピー画像分割アルゴリズムの低速と低精度の問題を解決するために,改良粒子群最適化アルゴリズムに基づくマルチ閾値画像セグメンテーションアルゴリズムを提案した。研究対象としてマルチ閾値画像分割における最適閾値最適化問題を取り上げて,最適目的関数を,最大エントロピーマルチ閾値分割法を用いて得て,次に,最大エントロピー法および粒子群最適化アルゴリズムを融合した。パーティクルスウォーム最適化(PSO)が後の反復プロセスで局所最適化に陥る傾向がある問題を解決するために,PSOを改良して,拡張モデルを加えた。最後に,改良パーティクルスウォーム最適化アルゴリズムに基づく標準パーティクルスウォーム最適化アルゴリズムと最大エントロピーマルチ閾値画像分割法に基づく最大エントロピーマルチ閾値画像セグメンテーション法は,HSVのh成分画像(hue,飽和,値)を分割する。画像は画像から変換される。2つのアルゴリズムのセグメンテーション結果を実行時間によって評価し,アルゴリズムの構造類似性を評価した。実験結果は,パーティクルスウォーム最適化に基づく改良最大エントロピーマルチ閾値画像セグメンテーションアルゴリズムが複雑な画像分割をよりよく達成することができ,アルゴリズムがより強いリアルタイム性能を有することを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (5件):
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