改进分数阶达尔文粒子群的多Renyi熵图像分割算法

作者：袁玉珠

来源：测绘通报, 2019, (06): 34-40.

DOI：10.13474/j.cnki.11-2246.2019.0180

• 粒子群算法
• 二维Renyi熵
• 遥感图像分割
• Levy飞行
• 进化信息
• 多阈值

针对智能优化图像分割算法易陷入局部最优、分割精度不高等问题,本文融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和二维Renyi熵多阈值,提出了一种新的多阈值遥感图像分割算法。算法利用粒子自身进化信息来定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次α系数以实现精确计算和快速收敛;根据局部最优概率因子对局部最优位置进行Levy飞行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力;同时将二维Renyi熵单阈值扩展到多阈值分割上,并结合改进的分数阶达尔文粒子群算法,将二维Renyi熵多阈值应用于遥感图像分割中。仿真结果表明,与其他2种智能优化分割算法相比,本文分割算法在细节处理和分割精度上均有明显优势,在PRI上至少提升7.27%、VOI至少降低6.5%、GCE至少降低10.4%。

• 单位
  交通运输学院; 福建工程学院