文献

J-GLOBAL ID：202002260269116403   整理番号：20A2777203

マルチレベルグレースケール画像閾値化のための改良型カッコウ探索アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An improved cuckoo search algorithm for multi-level gray-scale image thresholding

著者 (2件)： Sun Min (School of Mathematics and Big Data, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China) ,  Wei Hui (School of Mathematics and Big Data, Anhui University of Science and Technology, Huainan, China)
資料名： Multimedia Tools and Applications  (Multimedia Tools and Applications)
巻： 79  号： 47-48  ページ： 34993-35016  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1102A  ISSN： 1380-7501  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 何十年も,Yangのcucko探索アルゴリズムは,2レベル画像除去の最適閾値を選択するために広く開発されたが,しかし,その計算の量は,マルチレベル閾値化によって指数的に増加する。計算量を減らすために,反復ステップサイズを,本研究においてLevy分布を用いることなく,現在の反復の適応性値によって適応的に決定した。改質は,後期の間に,解が局所最適に落ちる原因となる。したがって,一定発見確率p_aは,電流と全反復に関連して自動的に変化する。そして次に,提案方法のセグメンテーション精度と効率を検証するために,NaikとYangのカッキー探索アルゴリズムによって提案された適応カッキー探索アルゴリズムを,いくつかのグレースケール画像をテストするために含んだ。その結果,提案アルゴリズムは,グレースケール画像セグメンテーションのための最適閾値の選択においてエキスパートであることを示した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 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 ,  電流 ,  *グレースケール ,  適応性 ,  計算量
準シソーラス用語： ステップサイズ ,  画像セグメンテーション ,  *探索アルゴリズム ,  *グレースケール画像 ,  画像閾値 ,  マルチレベル閾値 ,  セグメンテーション精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： カッコウ探索アルゴリズム ,  マルチレベル閾値化 ,  適応 ,  グレースケール画像

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 ,  グレースケール画像 ,  閾値 ,  探索アルゴリズム