动态权重的蝙蝠算法在图像分割中的应用研究

来源：计算机工程与应用杂志2020年第14期北京时间：

作者：陈瑶，陈思

单位：1.西京学院 理学院，西安 710123；2.西北工业大学 理学院，西安 710072

摘要：传统的最小交叉熵阈值分割法（MCET）采用穷举的搜索形式，存在计算复杂度大、分割效率低的缺点，在很大程度上限制了该方法的应用。针对最小交叉熵分割法存在的不足，提出采用改进蝙蝠算法（BA）来搜索阈值的最优解。对BA算法中的权重参数做自适应调整，将随着迭代次数变化而变化的时变惯性权重策略应用于BA算法更新公式，给出三种不同的改进策略解决原始BA算法在靠近最优解时收敛速度下降的问题。将改进后的最优BA算法（IBA）应用于最小交叉熵多阈值图像分割中，与基本BA算法、改进的粒子群优化算法（IPSO）、模糊聚类方法（FC）三种方法进行对比性实验。实验结果表明，提出的IBA算法运算速度和分割精度效果明显提升。

关键词：群智能优化算法,蝙蝠算法（BA）,图像分割,最小交叉熵