一种基于磷虾优化算法的摇床矿带分带图像分割法

本发明涉及基于磷虾优化算法的摇床矿带分带图像分割法，属图像处理领域。 首先，将彩色的摇床矿带分带图像转换为灰度图像； 然后，对磷虾进行初始化，计算磷虾的适应度函数值； 接着，对磷虾进行排列，随着迭代次数的变化，对惯性权重进行更新； 计算磷虾的运动向量、觅食运动向量和物理扩散运动向量，更新磷虾的位置； 计算磷虾个体的适应度函数值； 在满足一定的迭代次数后，通过适应度函数的最大化，找出适应度函数值最优的磷虾； 该磷虾对应的位置即为摇床矿带分带图像的最佳阈值； 根据最佳阈值，对摇床矿带分带图像进行分割。 本发明随着迭代次数的变化对惯性权重进行更新，算法搜索到最佳阈值的速度更快、精度更高，适合于摇床矿带分带图像的分割。

本发明涉及基于磷虾优化算法的摇床矿带分带图像分割法，属图像处理领域。首先将彩色的摇床矿带分带图像转换为灰度图像；再对磷虾进行初始化，后计算磷虾的适应度函数值，再对磷虾进行排列，随着迭代次数的变化对惯性权重进行更新，计算磷虾的运动向量，觅食运动向量和物理扩散运动向量，更新磷虾的位置，计算磷虾个体的适应度函数值，在满足一定的迭代次数后，通过适应度函数的最大化，找出适应度函数值最优的磷虾，该磷虾对应的位置即为摇床矿带分带图像的最佳阈值，根据最佳阈值对摇床矿带分带图像进行分割。本发明随着迭代次数的变化对惯性权重进行更新，算法搜索到最佳阈值的速度更快和精度更高，适合于摇床矿带分带图像的分割。