基于通用學習均衡優化器的多閾值圖像分割

摘要： 傳統的元啟發式多閾值圖像分割算法計算復雜度高且容易陷入局部最優，通用學習均衡優化器在搜索過程中使粒子從不同維度的候選粒子中學習，在求解復雜問題最優解時有很強的能力，克服了容易陷入局部最優的問題。提出將通用學習均衡優化算法優化最大類間方差法來實現多閾值圖像分割，實驗選擇標準灰度圖像，以峰值信噪比、結構相似度、運行時間和適應度值為評價標準，將該算法與均衡優化算法、粒子群優化算法進行...