Object segmentation using ant colony optimization algorithm and fuzzy entropy
Object segmentation using ant colony optimization algorithm and fuzzy entropy
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使用蚁群优化算法和模糊熵进行对象分割
DOI：
10.1016/j.patrec.2006.11.007
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发表时间：
2007-05
影响因子：
5.1
通讯作者：
Tao, Wenbing
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jin, Hai;Liu, Liman;Tao, Wenbing
在本文中，我们研究的性能模糊熵的方法时，它被应用于红外目标的分割。通过大量的实例，与现有的基于熵的目标分割方法的性能进行了比较，证明了模糊熵方法的优越性。此外，蚁群优化（ACO）是用来获得最佳的参数。实验结果表明，与遗传算法（GA）相比，所提出的模糊熵方法结合ACO的实施提供了改善的搜索性能，并需要显着减少计算。因此，它适用于实时视觉应用，如自动目标识别（ATR）。
In this paper, we investigate the performance of the fuzzy entropy approach when it is applied to the segmentation of infrared objects. Through a number of examples, the performance is compared with those using existing entropy-based object segmentation approaches and the superiority of the fuzzy entropy method is demonstrated. In addition, the ant colony optimization (ACO) is used to obtain the optimal parameters. The experiment results show that, compared with the genetic algorithm (GA), the implementation of the proposed fuzzy entropy method incorporating with the ACO provides improved search performance and requires significantly reduced computations. Therefore, it is suitable for real-time vision applications, such as automatic target recognition (ATR).
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DOI：
10.1016/j.fss.2004.03.003
发表时间：
2004-11
期刊：
Fuzzy Sets Syst.
影响因子：
--
作者：
D. Arotaritei;S. Mitra
通讯作者：
D. Arotaritei;S. Mitra
DOI：
10.1109/83.701171
发表时间：
1998-07
期刊：
IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society
影响因子：
--
作者：
Heng-Da Cheng;C. H. Chen;H. Chiu;H. Xu
通讯作者：
Heng-Da Cheng;C. H. Chen;H. Chiu;H. Xu
DOI：
10.1016/0734-189x(88)90022-9
发表时间：
1988-02-01
期刊：
COMPUTER VISION GRAPHICS AND IMAGE PROCESSING
影响因子：
--
作者：
SAHOO, PK;SOLTANI, S;CHEN, YC
通讯作者：
CHEN, YC
DOI：
--
发表时间：
1996
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
M. Dorigo;V. Maniezzo;A. Colorni
通讯作者：
M. Dorigo;V. Maniezzo;A. Colorni
DOI：
10.1016/j.ins.2003.10.013
发表时间：
2004-12
期刊：
Inf. Sci.
影响因子：
--
作者：
S. Chu;J. Roddick;Jeng-Shyang Pan
通讯作者：
S. Chu;J. Roddick;Jeng-Shyang Pan