基于蚁群算法的最佳熵图像分割阈值方法

最佳熵阈值是最常用的图像分割算法之一,但是需要大量的运算时间,限制了其实际的应用范围.蚁群算法是一种新兴的仿生进化算法,已成功的应用于大批组合优化问题的处理.将最大熵算法视为组合优化问题并引用蚁群算法加以处理,实验结果表明蚁群算法不仅可以实现最优阈值的确定,而且可以提高图像分割效率.     

基于蚁群算法的图像分割方法

目的提出基于蚂蚁算法的图像分割技术,解决传统的图像分割算法分割图像的效果不理想、不能满足图像分割要求等问题。方法将图像的灰度、梯度和邻域特征组合成蚂蚁,通过MATLAB实现蚁群图像分割算法对图像的外廓提取。结果与结论相对于传统的图像分割算法,基于蚂蚁算法的图像分割算法的外廓提取具有更高的仿真精度,得到的图形外廓更为理想。     

基于蚁群寻路的图像分割算法

文章主要是对蚁群算法做了一定的改进,将它用于图像分割,然后将分割出来的图像的边界利用腐蚀算法进行细化以达到更好的分割效果。分割算法可以看作一个组合优化问题,人工蚁群算法就是一种优化方法。因此,将人工蚁群算法引入到图像分割处理中完全可行。经过实验证明,该方法是完全可行的。     

基于遗传算法的图像阈值分割算法研究

图像分割是图像处理的一个重要研究方向,本文在介绍了基于阈值的图像分割算法的基础上,针对最大类间方差的寻优问题,利用遗传算法求解最佳阈值,大大提高了计算速度。     

基于图像分割的医学图像三维重建算法

针对Marching Cubes（MC）算法存在的数据复杂、分割方法单一和三维网格存储量大的问题,提出了先将图像进行中值滤波处理,进行了图像分割及三维网格模型简化,并给出了相应算法。实验证明运用本算法,三维重建速度和显示效果均有提高。     

基于改进蚁群算法的多媒体图像个性化推荐模型

为了提高多媒体图像个性化推荐能力,提出基于改进蚁群算法的多媒体图像个性化推荐模型.构建多媒体图像的边缘像素特征解析模型,采用特征空间重组实现对多媒体图像的像素结构重组,采用多级语义特征分析方法进行多媒体图像个性化信息融合和特征图融合处理,采用浅层特征图组合控制方法实现对多媒体图像个性化特征提取,对提取的多媒体图像个性化...     

基于改进分水岭算法的医学图像分割

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点。针对传统分水岭算法对噪声敏感和易于产生过分割的问题,提出了一种将形态学滤波、多尺度形态学梯度和控制标记符分水岭相结合的分割策略。首先利用数学形态闭-开运算完成预处理以滤除原始医学图像中的噪声和非感知信息。其次做闭运算以平滑图像,并对平滑的图像计算多尺度的形态学梯度。再次对形态学梯度图像进行重建,然后采用控制标记符的分水岭变换算法对重建后的梯度图像进行分割。最后将分割结果变换回原始尺度。仿真实验结果表明,这种改进的方法不但使经典分水岭算法中的过分割现象得到了很好的抑制,医学图像中的病变区域被有效分割出来;而且分割算法简单,同时具有多尺度的特点,能够适应医学图像分类与信息提取的需求。     

基于改进蜉蝣算法优化多阈值图像分割

针对图像多阈值分割中存在分割效率低、计算时间长以及精度不高等问题,提出了一种基于改进蜉蝣算法的多阈值图像分割算法。首先,在初始化阶段引入类随机采样方法中的 Sobol 序列,增强种群的遍历性和多样性;其次,提出一种自适应非线性惯性权重,平衡了全局与局部寻优能力,提高了算法的收敛效率,利于种群向最优解逼近;最后,采用指数熵作为计算适应度的目标函数,通过改进蜉蝣算法对图像分割的多阈值组合进行寻优,确定最优分割阈值。为了验证该改进算法的有效性,选择了伯克利图像来进行分割验证,并与其他智能算法进行比较。实验结果表明：该改进算法在分割准确性、计算时间、SSIM和PSNR上均优于对比算法,能快速有效地解决复杂多目标图像的多阈值分割问题,具有较强的工程实用性。     

医学图像分割算法分类及特点

医学图像分割技术是医学图像处理与分析领域的重要课题之一,也是近年来备受研究人员关注的热点问题。医学图像分割的目的是把图像中具有特殊含义的不同区域分割歼来,并使分割结果尽可能的接近解剖结构,从而为临床诊疗和病理学研究提供可靠依据。由于人体解剖结构的复杂性、组织器官形状的不规则性及个体之间的差异性,一般图像分割方法直接应用于医学图像并不能得到理想分割效果为此必须寻找一种有效的医学图像分割方法。     

基于状态转移算法和U-net的医学图像分割

U-net在医学图像分割领域应用广泛,但存在小目标分割精度低、模型收敛慢等问题,且其结构和超参数的设定对网络性能有很大影响。为此,本文提出基于混合状态转移算法的U-net结构设计方法,以获取不同分割任务下的较优的U-net体系结构。首先,提出一种可变深度的编码策略来表示U-net中不同的构建块和潜在的最优深度;其次,通过混合状态转移算法优化网络结构中的超参数和连接权重初始值;再次,设计一种新的交互操作来生成具有潜力的个体,利用迁移学习策略和减少epoch的方法加速网络个体的进化;最后,在心脏MRI、肝脏LiTS这2个医学图像数据集中进行测试,验证本文方法的有效性。研究结果表明：与经典的语义分割网络相比,本文所提方法在Dice、Jaccard、VOE等分割性能评价指标中有更好的表现,验证了本文所提算法的可行性和有效性。     

工件排序的改进蚁群算法优化

就工件排序问题中的一种类型设计了融合局部改进策略的蚁群算法进行求解,并用Delphi在计算机上实现了相应的算法软件.经大量算例测试,获得了较好的效果,验证了算法的可行性和有效性.     

一种改进的基于云环境的蚁群优化算法

在研究标准蚁群优化算法的基础上,提出一种旨在改善网络路由的蚁群优化算法以应用于云环境下多元化复杂的网络结构环境.新算法在原有蚁群算法智能寻优的基础上,加入网络节点在网审查机制,实时判断网络节点是否在网,选择最优解路径.仿真实验表明,改进算法能有效地改善因为网络节点在网情况的多变性而造成的部分路径失效的情况,进而缓解网络拥塞.     

基于优化成熟度的自适应蚁群优化算法

通过深入分析蚁群算法中信息素更新系数对算法寻优能力与收敛速度的影响,定义了平均路径相似度(ATS)来表征寻优过程的成熟程度,据此自适应调整信息素更新系数,以提高算法收敛速度,并避免陷入局部最优.经过与典型蚁群算法在多个旅行商问题测试用例上进行比较,表明新算法具有更好的效果.     

Co-evolutionary design of discrete structures based on the ant colony optimization

In order to optimize the sizing and topology of discrete structures together and resist the combinatorial explosion of the solution space,a co-evolutionary design(CED)method based on ant colony optimization(ACO)for discrete structures is proposed.The tailored ant colony optimization for the sizing of structures(TACO-SS)and the tailored ant colony optimization for the topology of structures(TACO-TS)are implemented respectively.Theoretical analysis shows that the computation complexity of each sub-process in CED based on ACO above is polynomial and it guarantees the efficiency of this method.After the parameter settings in TACO-SS and TACO-TS are discussed,the convergence history of a sub-process is studied through an instance in detail.Finally,according to the design examples of the 10-bar and 15-bar trusses under different cases,the effectiveness of the CED based on ACO is validated and the effects of the loads and the deflection constraints on the co-evolutionary design are discussed.     

Co-evolutionary design of discrete structures based on the ant colony optimization

In order to optimize the sizing and topology of discrete structures together and resist the combinatorial explosion of the solution space, a co-evolutionary design (CED) method based on ant colony optimization (ACO) for discrete structures is proposed. The tailored ant colony optimization for the sizing of structures (TACO-SS) and the tailored ant colony optimization for the topology of structures (TACO-TS) are implemented respectively. Theoretical analysis shows that the computation complexity of each sub-process in CED based on ACO above is polynomial and it guarantees the efficiency of this method. After the parameter settings in TACO-SS and TACO-TS are discussed, the convergence history of a sub-process is studied through an instance in detail. Finally, according to the design examples of the 10-bar and 15-bar trusses under different cases, the effectiveness of the CED based on ACO is validated and the effects of the loads and the deflection constraints on the co-evolutionary design are discussed.     

一种无线传感器网络能量平衡路由

根据无线传感器网络能量受限的特征,提出一种基于能量平衡的路由思想,即不仅考虑了路径通信能耗,而且考虑了传感器节点剩余能量以及负载等情况,从多角度节能和延长整个网络的寿命.提出一种智能蚁群算法,求解该能量平衡路由问题.该算法中,若蚂蚁走过的当前路径比以往最佳路径更优,则加强当前路径信息素,并用当前路径取代最佳路径,否则减弱当前路径信息素.对路径的信息素采取不挥发策略,以减少路径信息素差异,增加解的多样性.实验验证了该算法的有效性.     

蚁群优化的研究进展及应用

群体智能是一种新的人工智能形式,目前正在成为人工智能领域及其相关领域的一个研究热点。文章深入探讨了群体智能中的一个重要研究方向———蚁群算法,首先介绍了最初的蚁群算法———蚂蚁系统(Ant System),指出了蚂蚁系统存在的问题,并描述了目前解决方法的进展;然后总结了近年来蚁群算法在组合优化、数据挖掘等领域的应用进展;最后对蚁群算法的未来发展提出展望。     

基于四叉树和改进蚁群算法的全局路径规划

为解决机器人在大范围二维平面区域内的路径规划问题,提出一种四叉树和改进蚁群算法相结合的路径规划方法.基于四叉树分解法,对路径规划的二维区域进行环境建模,在环境建模的基础上,采用改进蚁群算法进行高效的路径规划.四叉树在完整地记录环境信息的同时对环境信息进行了高效地压缩,改进蚁群算法可以规划出与障碍物保持一定安全距离的路径,提高了规划出的路径的实用性.仿真实验表明,提出的路径规划方法在执行效率和路径的实用性上取得了良好的平衡,可以高效地对大区域进行路径规划.     

基于抗体的蚁群优化算法研究

针对蚁群优化（ant colony optimization,ACO）容易陷入局部最优,提出一个基于抗体的新型蚁群优化算法(ant colony optimization based on immune algorithm,ACOI)。ACOI是利用免疫算法中抗体的概念来改善人工蚂蚁搜寻解空间的方式,使人工蚂蚁不仅会依随费洛蒙的指引,还会受到抗体的影响去搜寻解空间;而抗体也会随着环境的改变,使抗体成为有效的及无效的2种情形,有效的抗体对人工蚂蚁会有影响,无效的抗体则没有影响。用旅行销售员问题（traveling salesmen problem,TSP）验证ACOI的效能,并与ACO做比较,证明了在蚁群系统中加入抗体要比单纯的蚁群系统效率更高。     

基于蚁群算法的用户导航模式挖掘的研究

Web使用挖掘是将数据挖掘技术应用于Web日志数据,从而发现用户行为模式的过程;在电子商务的发展进程中,Web使用挖掘的重要性与日俱增;用户导航模式的挖掘是Web使用挖掘的一个重要研究领域,是优化Web站点框架设计的根本方法;该文首先介绍了用户导航模式挖掘的现状,然后探讨了蚁群算法用于用户导航模式挖掘的可行性,最后对应用的步骤提出了构想。