改进狼群算法与新型广义熵的高效图像分割

本文主要探讨了"基于改进的狼群算法的新型广义熵图像分割"这一主题，针对图像处理中的目标提取问题，研究人员提出了创新的方法。传统的狼群算法在图像分割中可能受到局限，因此，他们对狼群算法进行了优化，引入了两个关键策略：周期性随机扰动和混沌全局搜索。 周期性随机扰动策略被应用到狼群算法的游走行为中，这一策略旨在根据时间周期动态调整算法的权重，使得算法更加灵活和适应性强，能够更好地捕捉图像特征变化。这意味着算法会根据当前环境状态，实时地改变其搜索策略，提高分割精度。 混沌全局搜索则是引入到了狼群算法的攻击行为中，这种搜索方式利用混沌理论的非线性和复杂性，能够在更大范围内寻找最优解，有助于发现潜在的、未被常规方法覆盖的目标区域。这种混合使用了混沌的不确定性和全局搜索的能力，使得算法在搜索空间中更具穿透力和探索性。 新型广义熵作为一种复杂的图像分割评价工具，它考虑了更多的信息熵变，能够提供更精细的分割结果。通过与改进的狼群算法相结合，它能够更准确地量化图像的结构信息，从而提高分割的准确性。 实验部分采用峰值信噪比（PSNR）作为评价指标，这是一种衡量图像质量的重要参数，反映了分割后图像的清晰度和细节保留程度。结果显示，改进的狼群算法与新型广义熵的结合方案明显优于基础版本，能够提供更清晰、更精确的目标分割结果，这对于图像分析、机器视觉等领域具有重要的实际应用价值。 总结来说，这项研究不仅提升了狼群算法在图像分割任务中的表现，而且展示了混沌搜索与周期随机扰动策略的有效融合，为图像处理领域的进一步优化提供了新的思路。通过与广义熵的结合，这种方法有望在未来的图像分割技术中占据一席之地。