論文の概要: Otsu based Differential Evolution Method for Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10005v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 17:21:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-19 15:15:23.985943
• Title: Otsu based Differential Evolution Method for Image Segmentation
• Title（参考訳）: イメージセグメンテーションのための大津型微分進化法
• Authors: Afreen Shaikh, Sharmila Botcha and Murali Krishna
• Abstract要約: 本稿では,衛星画像分割のためのOtsuに基づく微分進化法を提案する。 人工ビーコロニー(MABC)、人工ビーコロニー(ABC)、遺伝的アルゴリズム(GA)、粒子群最適化(PSO)の4つの方法と比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes an OTSU based differential evolution method for satellite image segmentation and compares it with four other methods such as Modified Artificial Bee Colony Optimizer (MABC), Artificial Bee Colony (ABC), Genetic Algorithm (GA), and Particle Swarm Optimization (PSO) using the objective function proposed by Otsu for optimal multilevel thresholding. The experiments conducted and their results illustrate that our proposed DE and OTSU algorithm segmentation can effectively and precisely segment the input image, close to results obtained by the other methods. In the proposed DE and OTSU algorithm, instead of passing the fitness function variables, the entire image is passed as an input to the DE algorithm after obtaining the threshold values for the input number of levels in the OTSU algorithm. The image segmentation results are obtained after learning about the image instead of learning about the fitness variables. In comparison to other segmentation methods examined, the proposed DE and OTSU algorithm yields promising results with minimized computational time compared to some algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,衛星画像セグメンテーションのためのOtsuを用いた微分進化法を提案し,大津が提案した目的関数を用いて,修正人工ビーコロニー最適化(MABC),人工ビーコロニー最適化(ABC),遺伝的アルゴリズム(GA),粒子群最適化(PSO)の4つの方法と比較した。 提案するdeアルゴリズムとotsuアルゴリズムのセグメンテーションは,他の手法で得られた結果に近い入力画像を効果的に高精度にセグメンテーションできることを示す。 提案したDEおよびOtsuアルゴリズムでは、適合関数変数を渡す代わりに、Otsuアルゴリズムの入力値のしきい値を得た後、全画像がDEアルゴリズムへの入力として渡される。 画像分割結果は、適合変数を学習する代わりに、画像について学習した後に得られる。 検討した他のセグメンテーション法と比較して,deアルゴリズムとotsuアルゴリズムは,計算時間の最小化による有望な結果をもたらす。

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