基于改进人工蜂群正余弦优化的红外图像分割方法-豆柴文库

基于改进人工蜂群正余弦优化的红外图像分割方法.docx

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基于改进人工蜂群正余弦优化的红外图像分割方法 Title:InfraredImageSegmentationMethodbasedonImprovedArtificialBeeColonyandCosineOptimization Abstract: Infraredimagesegmentationplaysacrucialroleinnumerousapplications,suchastargetdetection,surveillance,andremotesensing.However,theinherentchallengesininfraredimages,includinglowcontrast,noiseinterference,andunevenillumination,makeaccurateandefficientsegmentationadifficulttask.Inthispaper,weproposeanovelinfraredimagesegmentationmethodbasedonanimprovedartificialbeecolony(ABC)algorithmandcosineoptimization.Theproposedmethodaimstoovercomethelimitationsoftraditionalsegmentationtechniquesandachievemoreaccurateandrobustresults. 1.Introduction: Infraredimagescontainvaluableinformationthatisinvisibletothehumaneye,makingthemidealforvariousapplications.However,theseimagesareoftenaffectedbynoise,lowcontrast,andunevenillumination,whichposesignificantchallengesforaccurateobjectsegmentation.Traditionalsegmentationalgorithms,suchasthresholdingandclustering,oftenstruggletoachievesatisfactoryresultsduetothesechallenges.Therefore,moresophisticatedandrobustmethodsarerequiredforinfraredimagesegmentation.Inthispaper,weproposeanovelapproachbasedonimprovedABCandcosineoptimizationtoaddressthesechallenges. 2.RelatedWork: Thissectiondiscussestheexistingmethodsforinfraredimagesegmentation,includingthetraditionalalgorithmsandrecentadvancements.Thelimitationsandshortcomingsofthesemethodsareanalyzed,highlightingtheneedforamoreeffectiveandefficientapproach. 3.ProposedMethod: TheproposedmethodcombinesthestrengthsoftheimprovedABCalgorithmandcosineoptimizationtoachieveaccuratesegmentationofinfraredimages.ThealgorithmutilizesthefeasiblesolutionsgeneratedbybeesintheABCalgorithmtooptimizetheobjectivefunction.Then,cosineoptimizationisemployedtorefinetheresultsbyiterativelyadjustingthethresholdvalues.Thedetailedstepsoftheproposedmethodareexplained,highlightingitsnoveltyandadvantages. 4.ExperimentalResults: Thissectionpresentstheexperimentalresultsobtainedbyapplyingtheproposedmethodto

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