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[2018年电气与电力工程国际会议暨展览会（EPE）- 雅西（2018.10.18-2018.10.19）] 2018年电气与电力工程国际会议暨展览会（EPE）- 基于元启发式算法的多目标优化图像分割

DOI：10.1109/ICEPE.2018.8559843 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 本文提出了一种基于仿生多目标优化的多阈值图像分割方法。研究将粒子群优化算法、黑洞算法和引力搜索算法改进为多目标优化算法，并以均方根误差和分割区域数量作为优化准则。这三种算法被应用于视频序列中的人体轮廓检测，且对所得结果进行了比较。就算法性能而言，实验表明：至少对于本实验所用的测试图像，基于多目标黑洞算法的分割效果优于另外两种算法。
作者： Silviu-Ioan Bejinariu，Ramona Luca，Hariton Costin
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出并比较基于受自然启发的多目标优化算法的多阈值图像分割方法，用于视频序列中人体轮廓检测。

研究成果

对于测试图像，多目标黑洞算法（MOBHA）相比MOPSO和MOGSA提供了更好的分割效果，生成了更多的帕累托解，并在相似均方根误差值下实现了更低的区域数量。然而，当灰度级接近时，基于阈值的分割会失效，表明在这种情况下需要采用替代方法。

研究不足

算法从随机初始位置开始，导致不同运行间的结果存在差异。当背景与前景灰度级相近时，分割效果可能不佳，需要额外的几何标准。本研究仅限于KTH数据集中的特定测试图像，可能无法推广到所有场景。

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