公开(公告)号：CN107808164A

公开(公告)日：2018-03-16

申请号：CN201710960947.0

申请日：2017-10-17

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 叶志伟 ,  杨娟 ,  张旭 ,  陈宏伟 ,  刘伟 ,  王春枝 ,  鄢来仪 ,  苏军 ,  欧阳勇

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于烟花算法的纹理图像特征选择方法，利用烟花算法对图像纹理特征选择问题优化求解，从而快速地获得用于图像处理的最优特征子集，可用于图像处理和模式识别相关技术领域中。本发明能够在可接受的时间代价内找到特征选择问题的高质量的可行解，不需要指定要选择的特征维数，能够智能地在正确识别率和特征维数之间取得很好的平衡，自动寻找到合适的纹理图像特征子集。本发明利用烟花算法对纹理图像处理中原始数据集进行特征选择，剔除不相关或冗余的图像纹理特征，取出真正有效的特征子集，节省分类器的计算时间，从而提高图像分类的效率和正确率。

公开(公告)号：CN107808164B

公开(公告)日：2020-08-07

申请号：CN201710960947.0

申请日：2017-10-17

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 叶志伟 ,  杨娟 ,  张旭 ,  陈宏伟 ,  刘伟 ,  王春枝 ,  鄢来仪 ,  苏军 ,  欧阳勇

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于烟花算法的纹理图像特征选择方法，利用烟花算法对图像纹理特征选择问题优化求解，从而快速地获得用于图像处理的最优特征子集，可用于图像处理和模式识别相关技术领域中。本发明能够在可接受的时间代价内找到特征选择问题的高质量的可行解，不需要指定要选择的特征维数，能够智能地在正确识别率和特征维数之间取得很好的平衡，自动寻找到合适的纹理图像特征子集。本发明利用烟花算法对纹理图像处理中原始数据集进行特征选择，剔除不相关或冗余的图像纹理特征，取出真正有效的特征子集，节省分类器的计算时间，从而提高图像分类的效率和正确率。

公开(公告)号：CN107507199A

公开(公告)日：2017-12-22

申请号：CN201710729705.0

申请日：2017-08-23

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 刘伟 ,  师恒 ,  贺行洋 ,  周聪 ,  陈宏伟 ,  叶志伟 ,  鄢来仪

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/136

CPC classification number: G06T7/11 ,  G06T7/136

Abstract: 本发明公开了一种图像分割方法及系统，该方法获取多个第一代阈值组和迭代次数，并对每个第一代阈值组进行爆炸处理得到多个阈值组集合，记录爆炸次数；阈值组集合包括第一代阈值组和第二代阈值组；通过计算第一代阈值组、第二代阈值组的适应度值，确定最大适应度值所对应的阈值组；判断爆炸次数是否小于迭代次数；若是则将最大适应度值对应的阈值组再次进行爆炸处理，更新阈值组集合和爆炸次数；若否则将最大适应度值对应的阈值组确定为分割图像时的最优分割阈值组。因此，采用本发明所述的方法，能够高效精准地获得多阈值图像分割的最优分割阈值组，且避免了陷入局部最优解的状况，具有良好的稳定性，提高图像分割效果和分割效率。