文献类型：期刊文章

作　　者：孟小燕[1]

Meng Xiaoyan(Department of Information Engineering,Youth College of Political Science of Inner Mongolia Normal University,Hohhot 010051,Inner Mongolia,China)

机构地区：[1]内蒙古师范大学青年政治学院信息工程系,内蒙古呼和浩特010051

出　　处：《计算机应用与软件》

基　　金：内蒙古自治区科学技术研究项目(NJSY17500)。

年　　份：2025

卷　　号：42

期　　号：1

起止页码：205-212

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、核心刊

摘　　要：针对多阈值图像分割计算代价高、分割精度差的不足,提出融入自学习与多领导者的改进鲸鱼优化Otsu多阈值图像分割算法。为了提升传统鲸鱼算法的寻优精度和收敛速率,引入具备记忆机制的多领导者策略增强种群全局搜索能力,避免迭代后期陷入局部最优;设计针对领导者的个体自学习机制提高种群多样性;利用莱维飞行机制提升算法鲁棒性,避免早熟收敛,进而实现改进鲸鱼算法MLWOA。以Otsu类间方差函数评估个体适应度,利用MLWOA对图像分割多阈值寻优,确定最优阈值。通过图像分割实验及峰值信噪比、结构相似度和特征相似度等指标对比,证实该方法分割精度和分割效率优于同类算法。

关 键 词：图像分割 鲸鱼优化算法  类间方差 莱维飞行  自学习机制

分 类 号：TP393]