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基于改进布谷鸟搜索算法的图像分割李瑞芳【摘要】针对布谷鸟搜索算法在应用其进行图像分割时计算量大、易陷入局部极小值解、收敛速度慢的问题.文中采用一种基于改进布谷鸟搜索算法的多阈值图像分割算法.该算法以Ostu算法设计自适应度函数,将布谷鸟搜索算法和K均值算法融合,增加种群的多样性,且能自适应地确定阈值个数及其范围,并找到待分割图像的最优阈值.实验结果表明,与K均值算法和布谷鸟搜索算法相比,该算法找到的阈值质量更佳,图像分割结果更好.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2016(029)005【总页数】3页(P105-107)【关键词】词图像分割;阈值分割;K均值【作者】李瑞芳【作者单位】西安电子科技大学数学与统计学院,陕西西安710126【正文语种】中文【中图分类】TP391.41图像分割的核心思想是通过采取一定的技术手段提取目标区域,是图像分析之前的必要准备。
分割图像的方法有多种,其中最经典的当属大津算法,即Ostu法[1]及其各种改进方法[3-4]。
基于聚类分析的图像分割方法也是较为常见的图像分割方法,K均值算法便是其中一种。
利用K均值算法做图像分割实质上就是以反复迭代的方法对图像像素点进行划分分类,求得一个较好的像素分组。
K均值算法因其算法简单、收敛速度较快等优势,在图像处理领域得到了广泛应用[5-6]。
近年来,随着生物启发式算法的迅速发展,研究者们也顺势将这些启发式算法成功应用于图像处理领域,如布谷鸟搜索算法(CS)[2]便可应用于图像分割。
文献[2]表明在多峰值优化问题中,CS算法要比PS0算法、GA算法的稳定性和遗传性要好,且CS 算法结构简单、参数少。
但CS算法也存在收敛速度慢、搜索精度低、易陷入局部极小值点等不足。
Walton等人建议使用随代数递减的步长因子来加速算法的收敛速度[7],Valian等人提出自适应步长和自适应发现概率的自适应CS算法[8]。
此外,还有诸多学者对CS算法进行研究[9-11],但CS算法所固有的缺点仍未得到较好地克服。
基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法关键字：布谷鸟搜索、元启发式算法、多目标、最优化摘要：在工程设计方面，很多问题都是典型的多目标问题，而且，都是复杂的非线性问题。
现在我们研究的优化算法就是为了解决多目标化的问题，使得与单一目标问题的解决有明显的区别，计算结果和函数值有可能会增加多目标问题的特性。
此时，元启发式算法开始显示出自己在解决多目标优化问题中的优越性。
在本篇文章中，我们构造了一个新的用于解决多目标优化问题的算法——布谷鸟搜索算法。
我们通过一系列的多目标检验函数对其的有效性已经做出来检验，发现它可以应用于解决结构设计等问题中去，例如：光路设计、制动器设计等。
另外，我么还对该算法的主要特性和应用做了相关的分析。
1.简介在设计问题中经常会考虑到很多多重的复杂问题，而且这些问题往往都具有很高的非线性性。
在实际中，不同的目标之间往往会有分歧和冲突，有时候，实际的最优化解决方案往往不存在，而一些折中的和近似的方案往往也可以使用。
除了这些挑战性和复杂性以外，设计问题还会受到不同设计目标的约束，而且还会被设计代码、设计标准、材料适应性、和可用资源的选择，以及设计花费等所限制，甚至是关于单一目标的全局最优问题也是如此，如果设计函数有着高度的非线性性，那么全局最优解是很难达到的，而且，很多现实世界中的问题经常是NP- ,为整数时，我们有当图2表明他们在100步之内的飞行路线时，图1则表示他们飞行100个步长所遵循的levy分布图。
这一情况指出levy飞行比布朗随机游动在发现事物方面的能力要有效的多，以内其有着较大的搜索范围。
对于他的有效性，又很多原因可以作为解释，其中一种是由于levy的方差比布朗运动的线性关系有着更快的增长率。
（10）2.3 多布标布谷鸟搜索算法在最初由杨新社教授和Deb教授提出的单一目标的布谷鸟优化算法中使用了三条基本的准则：（1）每一只布谷鸟一次只产一个蛋，然后会将你这一只蛋丢到随机选择的一个巢穴中。
改进的布谷鸟算法,布谷鸟算法和粒子群算法改进的布谷鸟算法（Improved Cuckoo Search Algorithm）、布谷鸟算法（Cuckoo Search Algorithm）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization）是现代优化算法中常用的三种启发式算法。
本文将逐步回答关于它们的定义、原理、应用和优化效果等问题。
一、布谷鸟算法的定义和原理1. 布谷鸟算法的定义布谷鸟算法是一种基于生物学启发的优化算法，模拟了鸟巢寄生行为。
它首先随机初始化一组“布谷鸟”个体，每个鸟个体对应一个解，之后它们根据适应度函数评估各自解的好坏程度。
较好的解将以概率性地替换较差的解，从而通过迭代搜索过程逐渐改进。
2. 布谷鸟算法的原理布谷鸟算法的原理主要包括布谷鸟的寄生行为、布谷鸟的拾取和布谷鸟的放置。
（1）布谷鸟的寄生行为：布谷鸟在随机选择巢穴进行寄生时，采用了Levy飞行策略，在搜索空间中执行长距离跳跃，以避免陷入局部最优解。
（2）布谷鸟的拾取：布谷鸟在拾取巢穴时，通过“拟合度”来表示适应度，较好的拟合度对应着较好的解。
拾取行为是布谷鸟算法的核心步骤，根据随机概率选择是否拾取巢穴。
（3）布谷鸟的放置：布谷鸟在放置巢穴时，采用了随机遗忘策略，即通过一定的概率丢弃部分已有解，从而引入新的解以增加搜索空间的多样性。
二、粒子群算法的定义和原理1. 粒子群算法的定义粒子群算法是一种模拟鸟群行为的启发式优化算法，模拟了鸟群中个体间的信息共享和合作搜索过程。
每个粒子代表一个解，群体中所有粒子共同协作寻找最优解。
2. 粒子群算法的原理粒子群算法的原理主要包括粒子的更新和群体中最优解的更新两个主要步骤。
（1）粒子的更新：每个粒子通过学习自身的历史最优解和群体全局最优解，以确定自身下一步的移动方向和速度。
这一过程利用了惯性、个体认知和社会认知三个因素。
（2）群体中最优解的更新：每个粒子将自身的历史最优解与群体中当前的最优解进行比较，并更新全局最优解。
阈值分割的原理与应用1. 概述阈值分割是一种常用的图像分割方法，通过将图像的像素值与事先设定的阈值进行比较，将像素点分为不同的区域，从而达到图像分割的目的。
本文将介绍阈值分割的原理，并讨论其在不同领域的应用。
2. 阈值分割的原理阈值分割的原理比较简单，主要分为以下几个步骤：2.1 图像灰度化在进行阈值分割之前，首先需要将彩色图像转化为灰度图像。
通过对彩色图像的每个像素点的RGB值进行加权平均，可以得到相应的灰度值。
2.2 确定阈值在阈值分割中，最关键的一步是确定阈值。
根据图像的特点以及应用需求，可以采用不同的方法来选择阈值。
常见的方法有全局阈值法、自适应阈值法、Otsu 方法等。
2.3 分割图像根据确定的阈值，将图像中的像素点分为两类：一类是大于阈值的像素点，另一类是小于等于阈值的像素点。
根据应用的需求，可以将分割后的像素点设为黑色或白色。
3. 阈值分割的应用阈值分割在图像处理领域有广泛的应用，下面将介绍一些常见的应用场景。
3.1 文字识别阈值分割可以用于文字识别中，通过将图像中的文字与背景分离，可以提高文字识别的准确率。
在文字识别中，可以根据文字与背景的灰度差异来确定阈值，然后将文字与背景进行分割。
3.2 图像增强阈值分割可以用于图像增强中，通过将图像的主要目标与背景分割开来，可以突出图像的主要内容。
在图像增强中，可以根据像素点与周围像素点的灰度差异来确定阈值，然后将目标与背景进行分割。
3.3 目标检测阈值分割可以用于目标检测中，通过将目标与背景分离，可以提高目标检测的准确率。
在目标检测中，可以根据目标的灰度与周围像素点的灰度差异来确定阈值，然后将目标与背景进行分割。
3.4 医学图像分析阈值分割在医学图像分析中也有广泛的应用。
例如，可以通过将肿瘤与正常组织分割开来，来进行肿瘤的定位与分析。
4. 总结阈值分割是一种简单而有效的图像分割方法，通过将图像的像素值与事先设定的阈值进行比较，可以将图像中的目标与背景分离。
多阈值图像分割概述摘要：多阈值分割是现代图像处理中不可或缺的一部分。
它主要指通过设定多个阈值将图像中感兴趣的目标标记出来。
阈值的选取非常关键，它关系到分割后的结果的好坏。
Ostu法也称之为最大类间法是多阈值图像分割中比较常用且完善的方法。
由于多阈值图像分割对于图像处理的重要性，多阈值图像分割被广发应用于现代生产生活的方方面面。
关键词:图像分割，多阈值，遗传算法，ostu1.引言图像分割是图像处理和前期视觉中的基本技术，是大多数图像分析和视觉系统的重要组成部分。
其中阈值的自动选取，是图像分割中研究的重点和焦点。
多阈值图像分割的应用领域非常广泛，如医学图像的分析诊断、交通中的智能识别、卫星遥感图片识别处理等等。
2.多阈值图像分割定义2.1图像分割所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。
图像分割的方法有基于阈值的分割、基于区域的分割和基于边缘的图像分割。
2.2多阈值分割所谓多阈值也是为了在图像中分割出多片区域从而设定多个阈值。
阈值分割方法的特点是实现简单、计算量小、性能较稳定。
所以多阈值图像分割成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术。
3.多阈值分割原理3.1阈值分割原理一般意义下，阈值运算可以看作是对图像中某点的灰度、该点的某种局部特性以及该点在图像中的位置的一种函数，这种阈值函数可记作T(x，y，N(x，y)，f(x，y))式中，f(x，y)是点(x，y)的灰度值；N(x，y)是点(x，y)的局部邻域特性．根据对T的不同约束，可以得到3种不同类型的阈值，即点相关的全局阈值T＝T(f(x，y))(只与点的灰度值有关)区域相关的全局阈值T＝T(N(x，y)，f(x，y))(与点的灰度值和该点的局部邻域特征有关)局部阈值或动态阈值T＝T(x，y，N(x，y)，f(x，y))(与点的位置、该点的灰度值和该点邻域特征有关)所有这些阈值化方法，根据使用的是图像的局部信息还是整体信息，可以分为上下文无关(non-contex tual)方法(也叫做基于点(point-depend ent)的方法)和上下文相关(contex tual)方法(也叫做基于区域(region-dependent)的方法)；根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值，可以分为全局阈值方法(global thresh oldin g)和局部阈值方法(local thresh oldin g，也叫做自适应阈值方法a dapti ve thresh olding)。
第36卷第20期农业工程学报 V ol.36 No.20134 2020年10月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Oct. 2020 用多阈值多目标无人机图像分割优化算法检测秸秆覆盖率刘媛媛1，孙嘉慧1，张书杰1，于海业2，王跃勇3※（1. 吉林农业大学信息技术学院，长春 130118；2. 吉林大学工程仿生教育部重点实验室，长春 130025；3. 吉林农业大学工程技术学院，长春 130118）摘要：为了适应航拍采集秸秆覆盖图像大尺度处理需求，提高当前多阈值差分灰狼优化算法（Differential Evolution Grey Wolf Optimizer，DE-GWO）的图像分割质量和速度，提出一种用于检测秸秆覆盖率的图像分割优化算法。
该研究借鉴了人工蜂群多目标灰狼优化算法（Artificial Bee Colony Survey Multi-Objective Grey Wolf Optimizer，AS-MOGWO），在DE-GWO算法中加入了多目标灰狼优化算法（Multi-Objective Grey Wolf Optimizer，MOGWO）的外部存档，引入多目标的概念，并添加了人工蜂群算法（Artificial Bee Colony，ABC）中观察蜂的搜索策略，提出了基于多阈值的多目标秸秆覆盖图像自动分割的优化算法（Differential Evolution Artificial Bee Colony Survey Multi-Objective Grey Wolf Optimization，DE-AS-MOGWO）。
该算法不仅继承了DE-GWO算法的自动分割特性，还兼备AS-MOGWO算法的高效收敛性，提高了图像分割的准确性和处理速度。
分析结果显示，在无外界影响的情况下，该研究提出的DE-AS-MOGWO优化算法与人工实际测量法匹配的误差可控制在8%以内。
改进布鸟搜索算法最大熵值的医学图像分割
李爱菊;钮文良;王廷梅
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2014(31)8
【摘要】研究医学图像分割问题.医学图像是医学影像的分析基础,医学图像由于组织边缘模糊和灰度不均匀含噪声等特点,导致最大熵值分割医学图像算法难以进行准确分割,分割精度低,为了提高医学图像分割的准确性,提出一种改进布鸟搜索算法优化最大熵值的医学图像分割方法.首先由最大熵法找到医学图像分割目标函数,然后采用改进布谷鸟搜索算法对目标函数进行优化,找到医学图像的最佳分割点,实现医学图像分割,最后采用多幅医学图像进行仿真,以测试算法性能.结果表明,改进方法不仅解决了传统最大熵值医学图像分割算法存在的缺陷,同时提高医学图像分割的精度,并且具有较好的鲁棒性,具有较好的实际应用价值.
【总页数】6页(P421-426)
【作者】李爱菊;钮文良;王廷梅
【作者单位】北京联合大学,北京102200;北京联合大学,北京102200;北京联合大学,北京102200
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于布谷鸟搜索算法的最大似然DOA估计 [J], 张义元;张志成;石要武;刘昱兵
2.改进布谷鸟搜索算法在多机器人任务分配及路径规划中的应用 [J], 谢永盛;曾箫潇;冯文健
3.基于模糊C均值与改进布谷鸟优化的医学图像分割 [J], 易天源;贺松;郑光敏
4.基于模糊C均值与改进布谷鸟优化的医学图像分割 [J], 易天源;贺松;郑光敏
5.基于改进布谷鸟搜索算法的多传感器调度方法 [J], 魏文凤;刘昌云;田桂林;岳韶华
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布谷鸟算法的应用案例
布谷鸟算法是一种模拟布谷鸟繁殖行为的优化算法，常用于解决各种优化问题。
以下是一些布谷鸟算法的应用案例：
1. 函数优化：布谷鸟算法可以用于优化各种函数，如多峰值函数、约束优化函数等。
通过模拟布谷鸟的巢穴选择和蛋孵化行为，可以找到函数的极值点或最优解。
2. 组合优化：布谷鸟算法可以应用于各种组合优化问题，如旅行商问题、背包问题、图着色问题等。
这些问题通常需要寻找一组最优解，布谷鸟算法可以通过模拟布谷鸟的繁殖行为来找到这些最优解。
3. 机器学习：布谷鸟算法可以应用于机器学习领域，如分类、聚类、特征选择等。
通过模拟布谷鸟的繁殖行为，可以训练出更好的模型或找到最优的特征组合。
4. 电力系统：布谷鸟算法可以应用于电力系统的优化问题，如电力网络的可靠性评估、负荷均衡、优化调度等。
通过模拟布谷鸟的繁殖行为，可以找到最优的解决方案。
5. 通信网络：布谷鸟算法可以应用于通信网络的优化问题，如路由选择、流量均衡、信道分配等。
通过模拟布谷鸟的繁殖行为，可以找到最优的解决方案。
总之，布谷鸟算法在许多领域都有广泛的应用，其优点包括简单易实现、全局搜索能力强、能够处理多峰值问题等。
基于优化问题的多目标布谷鸟搜索算法关键字：布谷鸟搜索、元启发式算法、多目标、最优化摘要：在工程设计方面，很多问题都是典型的多目标问题，而且，都是复杂的非线性问题。
现在我们研究的优化算法就是为了解决多目标化的问题，使得与单一目标问题的解决有明显的区别，计算结果和函数值有可能会增加多目标问题的特性。
此时，元启发式算法开始显示出自己在解决多目标优化问题中的优越性。
在本篇文章中，我们构造了一个新的用于解决多目标优化问题的算法——布谷鸟搜索算法。
我们通过一系列的多目标检验函数对其的有效性已经做出来检验，发现它可以应用于解决结构设计等问题中去，例如：光路设计、制动器设计等。
另外，我么还对该算法的主要特性和应用做了相关的分析。
1.简介在设计问题中经常会考虑到很多多重的复杂问题，而且这些问题往往都具有很高的非线性性。
在实际中，不同的目标之间往往会有分歧和冲突，有时候，实际的最优化解决方案往往不存在，而一些折中的和近似的方案往往也可以使用。
除了这些挑战性和复杂性以外，设计问题还会受到不同设计目标的约束，而且还会被设计代码、设计标准、材料适应性、和可用资源的选择，以及设计花费等所限制，甚至是关于单一目标的全局最优问题也是如此，如果设计函数有着高度的非线性性，那么全局最优解是很难达到的，而且，很多现实世界中的问题经常是NP-hard的，这就意味着没有一个行之有效的算法可以解决我们提出的问题，因此，对于一个已经提出的问题，启发式算法和科学技术与具体的学科交叉知识经常被用于其中，用来作为解决问题的向导。
另一方面，元启发算法在解决此类优化问题方面是非常有效的，而且已经在很多刊物和书籍中得以运用，与单一目标的优化问题相反的是，多目标优化问题具有典型的复杂性和困难性，在单一目标的优化问题中我们必须去找出一个最优化的解决方法，此方法在问题的解决中存在着一个单一的点，并且在此问题中不包括那些多重的、平均优化的点，对于一个多目标的优化问题，存在着名为Pareto-front的多重的复杂的优化问题，为了了解我们所不熟悉的Pareto-front问题，我们需要收集并整理很多不同的方法，从而，此计算结果将会随着近似解的变化、问题的复杂度和解决方法的多样性而有所变化甚至增加。
