基于改进麻雀优化算法的阴极铜板图像结瘤分割

摘要

为提高电解精炼成的阴极铜板图像结瘤的分割精度、减少分割时耗,提出了一种基于改进麻雀优化算法(ISSA)的最大熵(ME)阈值分割算法。首先,采用改进logistic混沌映射初始麻雀种群以丰富种群多样性,提高算法中初始解的质量;然后引入发现者位置自适应动态更新策略可通过平衡算法的全局探索和局部挖掘能力,提升算法的寻优能力;最后根据局部最优判别机制执行随机游走策略实现局部最优值扰动,帮助算法跳出局部最优空间。通过6个基准函数测试,验证了ISSA的优越性;利用ME准则构建ISSA的目标函数搜索最佳阈值进行阴极铜板图像结瘤分割。实验结果表明,该方法的峰值信噪比、结构相似度、特征相似性较5种智能算法整体提升分别0.0363 dB、0.0020、0.0046以上,分割时耗较ME法缩短至少67.2%,对结瘤阴极铜板表面质量检测具有重要潜在应用价值。