Resumen

La segmentación de imágenes es una parte importante del procesamiento de imágenes. Para los inconvenientes de la segmentación de imágenes bajo múltiples umbrales, como el tiempo prolongado y la mala calidad, se propone una búsqueda de cuco mejorada (ICS) para la estrategia de segmentación de imágenes con múltiples umbrales. En primer lugar, se describe el modelo de segmentación de imágenes basado en el umbral de entropía máxima, y en segundo lugar, se mejora el algoritmo de cuco utilizando una población de inicialización caótica para mejorar la diversidad de soluciones, optimizando el factor de tamaño de paso para mejorar la posibilidad de obtener la solución óptima y utilizando la probabilidad para reducir la complejidad del algoritmo; finalmente, la función de umbral de entropía máxima en la segmentación de imágenes se utiliza como función de aptitud individual del algoritmo de búsqueda de cuco para su resolución. Los experimentos de simulación muestran que el algoritmo tiene un buen efecto de segmentación bajo cuatro condiciones de umbral diferentes.

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Tratamiento de imágenes; Segmentación de imágenes; Búsqueda cuco; Multiumbral; Umbral de máxima entropía; Experimentos de simulación
• Keywords:Image processing; Image segmentation; Cuckoo search; Multithreshold; Maximum entropy threshold; Simulation experiments