改进麻雀算法优化多阈值图像分割
来源：计算机应用与软件杂志2025年第5期北京时间：
作者：马远阳, 黄福珍
摘要：由于传统的Otsu多阈值图像分割算法通常需要花费太多的时间才能找到最优分割阈值。该文提出一种基于改进的麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)来缩短时间。在传统的麻雀搜索算法基础上引入混沌初始化策略，自适应权重和反向学习策略，以及Levy飞行机制来进行多阈值图像分割，与PSO、GWO、SSA及ISSA等算法的图像分割结果相比较。实验结果表明，该算法极大缩短了传统多阈值Otsu图像分割算法的运行时间，并且提高了图像分割精度，具有一定的实用价值。
关键词：多阈值Otsu, 麻雀搜索算法, 混沌初始化, 自适应权重, 反向学习, Levy飞行
