科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对传统樽海鞘群算法处理图像问题时收敛速度慢和精度低的问题，提出引入高斯变异、自适应惯性权重和早熟判别机制的樽海鞘群算法，并将其有效地运用在电力巡检图像增强中。改进的樽海鞘群算法(Improved Salp Swarm Aalgorith, ISSA)增强了种群多样性，扩大了种群搜索范围，克服了算法陷入局部最优解的缺陷，稳定快速地收敛于全局最优解。为了验证算法的有效性，在5个标准函数上进行测试，与其它元启发式算法进行比较，同时在电力巡检图像上进行实验。结果表明，算法寻优效率提高，对比于其它图像增强方法，上述算法使图像增强效果得到有效提升，具有较强的实用性。
- 出版日期2022
- 单位上海电力大学
