动态迁移和椒盐变异融合生物地理学优化算法的高维多阈值分割

摘要

针对高维多阈值图像分割中存在的多阈值搜索问题,提出了一种动态迁移和椒盐变异融合的生物地理学优化算法(BBOD).首先,构建了一种基于动态扰动的迁移算子,对候选解中没有发生迁移操作的特征值添加一个动态的扰动因子,使种群的多样性增加,从而提高全局搜索能力;然后,创建了新型的变异算子,对待变异的特征值产生一个椒盐扰动,使该值在小范围内浮动,以便提高局部搜索能力和算法的收敛速度;最后,将该算法应用到基于最小交叉熵的图像高维多阈值分割中.高维多阈值分割实验结果表明,本文提出的BBOD算法能够获得最优的阈值向量,运行速度、性能指标均优于标准的生物地理学优化(BBO)算法,基于变异的生物地理学优化(BBOM)算法、FFA (Firefly Algorithm)和CSA (Cuckoo Search Algorithm),运行速度是FFA的5倍以上.该算法更适用于基于最小交叉熵的高维多阈值优化选择.