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J-GLOBAL ID：202002242521305679   整理番号：20A2460243

マルチレベル最小交差エントロピー閾値化:比較研究【JST・京大機械翻訳】

Multilevel minimum cross entropy thresholding: A comparative study

著者 (4件)： Lei Bo (School of Communications and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China) ,  Lei Bo (Center for Image and Information Processing, Xi’ an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China) ,  Fan Jiulun (School of Communications and Information Engineering, Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China) ,  Fan Jiulun (Center for Image and Information Processing, Xi’ an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 96  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチレベル閾値法は,画像セグメンテーションにおける最も一般的な技術の一つである。しかしながら,マルチレベル閾値化方法は時間がかかり,その時間複雑性は閾値レベル数とともに指数関数的に増加する。本論文では,マルチレベル最小交差エントロピー閾値の計算効率を改善するために,マルチレベル交差エントロピー閾値化アルゴリズムの反復公式を提案し,最新のメタヒューリスティック最適化アルゴリズムと比較した。反復マルチレベル交差エントロピー閾値アルゴリズムは,より少ない時間で大域的最適に近い閾値を見つけることができる。反復マルチレベル交差エントロピー閾値化アルゴリズムの計算コストは,閾値レベル数において線形であった。反復アルゴリズムの収束を証明して,粒子群最適化(PSO),カッキー探索アルゴリズム(CS),微分進化(DE),クローサーチアルゴリズム(CSA),および遺伝的アルゴリズム(GA)を含む最先端のメタヒューリスティック最適化技術と組み合わせたマルチレベル交差エントロピー閾値化方式と反復マルチレベル交差エントロピー閾値化アルゴリズムを比較した。実験結果は,反復マルチレベル交差エントロピー閾値アルゴリズムが効率的で有効であることを示した。したがって,マルチレベル交差エントロピー閾値処理のための反復アルゴリズムは,計算効率を改善する効果的方法である。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *エントロピー ,  最適化 ,  最適化手法 ,  指数関数 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  閾値処理 ,  計算効率 ,  *マルチレベル ,  画像セグメンテーション ,  探索アルゴリズム ,  反復アルゴリズム ,  計算コスト ,  微分進化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 画像セグメンテーション ,  マルチレベル閾値化 ,  クロスエントロピー ,  反復アルゴリズム ,  Meta-発見的最適化

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチレベル ,  交差エントロピー ,  閾値 ,  研究