ABSTRACT Fuzzy entropy och bildtriming är de mest direkta och effektiva metoderna för bildsegmentering. Detta papper, som tar fuzzy Kapurs entropi som den optimala objektiva funktionen, med modifierad diskret Grey vargoptimizer (GWO) som verktyg, använder pseudotrapezoid-formad för att genomföra fuzzy medlemskap initiera för att uppnå bildsegmentering slutligen med hjälp av lokal informationsaggregation. Experimentresultat visar att den föreslagna fuzzy-baserade GWO och aggregeringsalgoritmen och fuzzy-baserade modifierade diskreta GWO och aggregering (FMDGWOA) algoritm kan söka ut de optimala tröskelvärdena effektivt och exakt. I detta papper är elektromagnetism optimering baserad på Kapurs entropi, standard GWO och fuzzy entropy-baserade differential evolution algoritm experimentellt jämfört med den föreslagna metoden, respektive. Det visar att FMDGWOA har uppenbara fördelar när det gäller segmenteringskvalitet, objektiv funktion och stabilitet.
I vårt tidigare arbete REF tar vi också Discrete Grey Wolf Optimizer (GWO) som verktyg, med fuzzy teori och fuzzy logik för att uppnå bildsegmentering.
Fuzzy Multilevel Image Thresholding Based on Modified Discrete Grey Wolf Optimizer and Local Information Aggregation
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}