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J-GLOBAL ID:202002241812003703   整理番号:20A2173103

改良ホタル最適化アルゴリズムのRenyiエントロピー汚染油画像セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Renyi entropy based on improved firefly optimization algorithm for image segmentation of waste oil
著者 (5件):
資料名:
巻: 15  号:ページ: 367-373  発行年: 2020年 
JST資料番号: C2755A  ISSN: 1673-4785  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 中国 (CHN)  言語: 中国語 (ZH)
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抄録/ポイント
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従来のRenyiエントロピー方式が油画像を分割するときに画像差が大きく、異なる画像による最適な分割ができないという問題に対して、改良ホタルアルゴリズムを提案し、二次元Renyiエントロピー分割アルゴリズムにおけるα値に対して最適化を行い、上述の問題を解決した。汚染油画像の特徴と汚染油画像分割の必要性を分析した。多目的最適化精度と遅い収束速度の問題を解決するために,ホタルアルゴリズムを改良して,初期のホタル位置をカオス最適化によって処理し,その結果をグローバルに最適化する。改良ホタルアルゴリズムに基づくRenyiエントロピー画像分割アルゴリズムを用いて,汚染油画像に対する閾値セグメンテーション実験を行い,二次元Renyiエントロピー分割および粒子群最適化(PSO)Renyiエントロピー分割法と比較した。実験結果は,提案したアルゴリズムが効果的に汚染領域を分割でき,複雑な画像を正確に処理できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
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図形・画像処理一般  ,  パターン認識 
タイトルに関連する用語 (5件):
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