【摘 要】
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针对传统多阈值图像分割算法效率低、精度差的问题,提出了一种基于改进蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm, BOA)的多阈值图像分割算法,利用折射对立学习机制提升BOA的种群多样性和局部最优跳离能力,引入自适应非线性惯性权重机制均衡全局搜索与局部开发,以实现基于折射对立学习与自适应惯性权重的蝴蝶优化算法(updated refracted-oppositio
【机 构】
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中国科学院大学附属肿瘤医院(浙江省肿瘤医院) ,杭州310022;中国科学院基础医学与肿瘤研究所,杭州 310022;浙江大学信息技术中心,杭州310027
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针对传统多阈值图像分割算法效率低、精度差的问题,提出了一种基于改进蝴蝶优化算法(butterfly optimization algorithm, BOA)的多阈值图像分割算法,利用折射对立学习机制提升BOA的种群多样性和局部最优跳离能力,引入自适应非线性惯性权重机制均衡全局搜索与局部开发,以实现基于折射对立学习与自适应惯性权重的蝴蝶优化算法(updated refracted-opposition-learning and adaptive weight butterfly optimizatio
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