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Multilevel Thresholding Color Image Segmentation Using a Modified Artificial Bee Colony Algorithm 수정된 인공 꿀벌 군집 알고리즘을 사용한 다단계 임계값 컬러 이미지 분할

Sipeng ZHANG, Wei JIANG, Shin'ichi SATOH

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요약 :

본 논문에서는 변형된 ABC(Artificial Bee Colony) 알고리즘을 이용한 다단계 임계화 컬러 영상 분할 방법을 제안한다. 본 연구에서는 ABC 알고리즘의 지역 검색 능력을 향상시키기 위해 Krill Herd 알고리즘을 구경꾼 벌 단계에 통합했습니다. 제안된 알고리즘의 이름은 크릴 떼에서 영감을 받은 수정된 인공 벌 군집 알고리즘(KABC 알고리즘)이다. 실험 결과를 통해 KABC 알고리즘의 견고성과 최적화 정확도 및 수렴 속도가 향상되었음을 확인했습니다. 본 연구에서는 컬러 이미지 분할을 위한 다중 레벨 임계값 문제를 해결하기 위해 KABC 알고리즘을 사용했습니다. 휘도 변화에 대처하기 위해 그레이 스케일 히스토그램을 사용하는 대신 HSV 공간 기반 전처리 방법을 사용하여 1차원 특징 벡터를 얻는 방법을 제안합니다. 그런 다음 KABC 알고리즘을 적용하여 특징 벡터의 임계값을 찾습니다. 마지막으로 분할 정확도를 높이기 위해 준최적 솔루션에 대한 추가 로컬 검색이 사용됩니다. 이 단계에서는 SSIM(구조적 유사성 지수 매트릭스)과 Kapur 엔트로피를 결합한 수정된 목적 함수를 사용합니다. 전처리 방법, KABC 알고리즘을 사용한 전역 최적화 및 로컬 최적화 단계가 전체 색상 이미지 분할 방법을 구성합니다. 실험 결과, 제안된 방법을 사용하면 분할 정확도가 향상되는 것으로 나타났습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E101-D No.8 pp.2064-2071
발행일
2018/08/01
공개일
2018/05/09
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2017EDP7183
원고의 종류
PAPER
범주
인공지능, 데이터마이닝

작성자

Sipeng ZHANG
  Zhejiang University
Wei JIANG
  Zhejiang University
Shin'ichi SATOH
  National Institute of Informatics

키워드