基于混沌初始化的缎蓝园丁鸟优化算法在图像分割中的应用研究

LI Linguo,QIAN Shunqiang,LI Zhangfei,LI Shujing

Journal of Fuyang Normal University(Natural Science)（2022）

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摘要

为了解决缎蓝园丁鸟优化算法(Satin Bowerbird Optimization Algorithm,SBO)寻优精度低和时间复杂度高等问题,本文提出一种基于Tent混沌映射的缎蓝园丁鸟优化算法(Chaotic Strategy to Satin Bowerbird Optimization Algorithm,CSSBO),并将其应用在图像分割.通过引入Tent混沌映射进行种群初始化,使得改进后的算法具有更高的寻优精度和收敛速度.为了体现算法的性能,本文将CSSBO算法与原始的SBO算法、改进的灰狼算法(Modified Grey Wolf Algorithm,MDGWO)和改进的人工蜂群算法(Modified Quick Artificial Bee Colony Algorithm,FMQABCA)进行了比较,结果表明CSSBO算法在图像分割上有着更为理想的效果.

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