混沌初始化的PSO

资 源 简 介

混沌初始化的PSO

详 情 说 明

混沌初始化的PSO算法在图像阈值分割中的应用

传统的粒子群优化（PSO）算法在解决图像阈值分割问题时，可能会因粒子初始化分布不均匀而陷入局部最优。为解决这一问题，可以引入混沌映射来优化初始粒子群的生成。

混沌初始化通过Logistic映射等混沌系统产生伪随机序列，具有遍历性和不重复性。将这些序列映射到解空间后，粒子能更均匀地覆盖搜索范围，避免传统随机初始化导致的聚集现象。在图像分割场景中，这能提升算法对多阈值问题的搜索能力。

具体实现时，混沌初始化后的PSO会以图像灰度直方图的类间方差或熵作为适应度函数。粒子位置对应候选阈值，通过迭代更新逐步逼近最优分割点。相比标准PSO，混沌变体在医学图像或遥感影像等复杂场景中，通常表现出更稳定的收敛性和更高的分割精度。

这种混合策略的关键在于平衡混沌的探索能力和PSO的开发能力，既保留了群体智能的协同优化特性，又通过混沌的随机性增强了算法跳出局部最优的能力。后续改进可结合自适应惯性权重或多种混沌映射的混合使用来进一步提升性能。