Zeitschrift für Computertechnik und Informationstechnologie

Gestaffelte Schwellenwertbildung in Abhängigkeit vom Cuckoo-Suchalgorithmus unter Einbeziehung der Zielfunktion von Tsallis zur Segmentierung von Küstenvideobildern

Aoki Tamura*

Die Bildaufteilung kann aufgrund der Existenz schlecht korrespondierender und nicht eindeutiger verschiedener Interessensgebiete ein problematisches Umfeld sein. Es wurden zahlreiche Algorithmen entwickelt, um optimale Grenzwerte für die Aufteilung von Satellitenbildern zu erhalten, die sich auf ihre Qualität und die verdeckten Bildgebiete beziehen. In diesem Artikel wird ein neuartiger gestaffelter Schwellenwertalgorithmus unter Verwendung eines Cuckoo Search (CS)-Algorithmus zur Lösung des Problems der Aufteilung von Strandvideobildern vorgeschlagen. Die optimalen Grenzwerte werden durch die Erweiterung von Tsallis' tatsächlicher Fähigkeit unter Verwendung von CS-Algorithmus bestimmt. In diesem Artikel wird die Untersuchung der Leistung von CS-Algorithmus mit Tsallis' Zielarbeit kombiniert. Basierend auf Bewertungen der PSNR-, FSIM- und Konvergenzeigenschaften von CS erwies sich der auf Tsallis' Zielfähigkeit basierende Algorithmus CS als am hilfreichsten und rechnerisch effektivsten für die Aufteilung von Strandvideobildern, um stabile globale optimale Grenzlinien zu erzielen. Die Untersuchungsergebnisse ermöglichen verwandte Untersuchungen in Computervision, Fernerkundung und Bildverarbeitungsanwendungen.