基于小生境人工蜂群算法的字符边缘图像提取

张爽; 王华; 高金刚

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基于小生境人工蜂群算法的字符边缘图像提取

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利用小生境技术增强算法对局部最优解的辨识能力和集聚能力,改善人工蜂群算法的局部搜索能力及提高侦查蜂快速搜索全局最优值的特性,提出一种基于小生境技术的人工蜂群算法,并应用于提取转向架轮对轴端字符图像的边缘,改善了字符边缘图像识别运算量大导致的识别速度慢、识别效果差的缺点.采用邻域灰度梯度值作为算法的适应度函数值,利用小生境半径保持种群多样性,以提高字符局部搜索能力,最终获得了较高质量的字符图像边缘.实验测试结果表明,应用小生境算法后局部字符边缘点数量可增加1.66倍.

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来源
《吉林大学学报（理学版）》 |2018年第6期|1495-1500|共6页
作者
张爽; 王华; 高金刚;
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作者单位

长春工程学院机电工程学院,长春130012;

长春工程学院机电工程学院,长春130012;

长春工程学院机电工程学院,长春130012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
列车轮对; 字符识别; 小生境半径; 人工蜂群算法; 图像边缘;

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