模糊二分熵阈值选择：大爆炸-大压缩优化算法的应用

"本文介绍了一种新的图像分割阈值选取方法，该方法结合了模糊二分熵和Big Bang-Big Crunch优化算法（BBBCO）。模糊二分熵在图像处理中常用于创建图像的模糊2-划分，而BBBCO是一种模拟宇宙演化的优化算法，用于寻找最大化模糊2-划分熵的最佳参数组合。这种方法在标准测试图像上进行了验证，并与基于遗传算法（GA）、生物地理学优化（BBO）和递归方法进行了对比，结果显示其性能更优。" 在图像处理领域，阈值选取是图像分割的关键步骤，它能将图像分为两个或多个区域。模糊二分熵阈值选取方法利用两个参数化的模糊隶属函数来对图像进行模糊划分，目的是通过优化这些参数来最大化模糊2-划分的熵，从而得到最佳分割效果。模糊二分熵方法的优势在于它可以处理图像中的不确定性，尤其在边界不清晰或者光照不均匀的情况下。 Big Bang-Big Crunch优化算法（BBBCO）则是一种受到宇宙大爆炸和大挤压理论启发的全局优化算法。在宇宙形成的早期，大爆炸导致物质分散，而在大挤压阶段，物质又会重新聚集。BBBCO模仿这一过程，通过分散和聚集的操作来探索解决方案空间，寻找全局最优解。在这个应用中，BBBCO被用来优化模糊二分熵阈值选取问题，即找到最优化的模糊隶属函数参数，以实现最佳的图像分割效果。 实验部分，研究人员对比了基于BBBCO的模糊二分熵阈值算法与其他三种方法，包括经典的遗传算法、生物地理学优化算法以及递归方法。通过对多种标准测试图像的实验，BBBCO方法表现出了更好的分割性能，这表明其在解决复杂优化问题时具有较高的效率和精度。 总结来说，这项研究提出了一个创新的图像分割阈值选取策略，将模糊理论与优化算法相结合，提高了图像分割的质量。BBBCO的优势在于其全局搜索能力和适应性，使其在处理复杂的优化问题时具有竞争力，对于未来图像处理和计算机视觉领域的研究具有重要的参考价值。