改进人工蜂群算法的二维图像阈值分割：高效、快速与稳健

本文研究旨在改进人工蜂群算法在图像阈值分割领域的应用，针对传统人工蜂群算法在处理图像分割任务时存在的收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题。研究人员提出了一种创新方法，通过以下几个关键步骤来优化算法性能： 1. 引导式蜜源更新：在蜜源更新过程中，引入了对当前最优蜜源方向的引导，这有助于算法更快地收敛到全局最优解，提高了算法的搜索效率。 2. 局部搜索策略：为了防止算法陷入局部最优，采用了逐步缩减搜索范围的策略，随着迭代的进行，算法会更加聚焦于更有效的区域，减少了不必要的计算量。 3. 放弃机制：在局部搜索过程中，如果某个解决方案没有明显改进，算法会适时放弃，防止资源浪费，进一步提升整体效率。 4. 梯度值限制：针对图像特征中的梯度值问题，研究人员对蜜源范围进行了限定，避免了对较大梯度值的无效搜索，从而提高了算法的精度和执行效率。 作者们，包括张海涛博士、程新文教授、熊红伟硕士、马海荣博士、陈联君博士研究生以及钱小刚硕士，分别来自中国地质大学信息工程学院、河南财经政法大学资源与环境学院和中冶集团武汉勘察研究院有限公司等机构，他们的研究领域涵盖了高分辨率遥感影像处理、地质灾害提取和遥感冰雪等多个方向。 实验部分，研究人员选择了具有不同直方图分布的图像进行测试，结果显示，改进后的蜂群算法在图像分割任务中表现出良好的稳健性、高效性和快速性，这证明了该方法的有效性和实用性。因此，这项工作对于提高图像处理的自动化和准确性具有重要意义，也为人工蜂群算法在图像分析领域的进一步发展提供了新的思路和参考。关键词包括图像分割、人工蜂群算法、最大类间方差法、局部搜索和二维直方图，这些都反映了研究的核心内容和技术背景。