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【24h】

A multi-level thresholding image segmentation based on an improved artificial bee colony algorithm

机译：一种基于改进的人工蜂菌落算法的多级别阈值图像分割

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As a popular evolutionary algorithm, Artificial Bee Colony (ABC) algorithm has been successfully applied into threshold-based image segmentation. Due to its one dimension search strategy, the convergence speed of ABC is slow and its solution is acceptable but not precise. For making more fine-tuning search and further enhancing the achievements on image segmentation, we proposed an Otsu segmentation method based on a new ABC algorithm. Different from the traditional ABC strategy, our algorithm takes full use of individuals information which is defined by a focus point and the best point to increase its accuracy and convergence speed. Furtheremore, we propose an adaptive parameter to adjust the search step of individual automatically, which also improves its exploitation ability. Experimental results on Berkeley segmentation database demonstrate the effectiveness of our algorithm. (C) 2017 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：作为一种流行的进化算法，人造蜜蜂菌落（ABC）算法已成功应用于基于阈值的图像分割。 由于其一个维度搜索策略，ABC的收敛速度慢，其解决方案是可接受的，但不准确。 为了制作更微调的搜索并进一步增强图像分割的成就，我们提出了一种基于新ABC算法的OTSU分段方法。 与传统的ABC策略不同，我们的算法充分利用了由焦点和最佳点定义的个人信息，以提高其准确性和收敛速度。 探测器，我们提出了一种自动参数来调整个人的搜索步骤，这也提高了其利用能力。 伯克利分割数据库的实验结果证明了算法的有效性。 （c）2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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