【摘 要】
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针对智能优化SAR图像分割算法存在计算量大、易陷入局部最优、分割精度不够等问题,融合蝙蝠算法和二维Tsallis熵多阈值,提出了一种蝙蝠优化的二维Tsallis熵多阈值SAR图像分割
【机 构】
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郑州航空工业管理学院计算机学院,航空经济发展河南省协同创新中心,郑州科技学院实践中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金(No.51705472),河南省科技攻关计划项目(No.162102210152,172102210529),河南省教育厅重点研究项目(No.15A520123),郑州航空工业管理学院青年科研基金(No.2016103001).
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针对智能优化SAR图像分割算法存在计算量大、易陷入局部最优、分割精度不够等问题,融合蝙蝠算法和二维Tsallis熵多阈值,提出了一种蝙蝠优化的二维Tsallis熵多阈值SAR图像分割算法。算法利用立方映射均匀化初始蝙蝠种群,引入Levy飞行特征加强算法跳出局部最优能力,使用Powell局部搜索加快算法收敛等3方面改进蝙蝠算法;同时将二维Tsallis熵单阈值分割方法扩展到多阈值分割,建立基于多阈值的选取方法,并结合改进的蝙蝠算法,将二维Tsallis熵多阈值应用于SAR图像分割中。仿真结果表明,与其他智能
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