Resumen

La segmentación por umbral basada en la entropía difusa y la optimización inteligente es uno de los métodos más utilizados y directos. Este trabajo toma la entropía difusa de Kapur como la mejor función objetivo óptima, con el algoritmo de colonia de abejas artificial rápida modificada (MQABC) como herramienta, realiza operaciones de inicialización de membresía difusa a través de la función de membresía Pseudo Trapezoidal (PTS) y, finalmente, de acuerdo con la información de localización espacial de la imagen, lleva a cabo la agregación de información local por medio de la mediana, el promedio y el promedio iterativo para lograr la segmentación final. Los resultados experimentales muestran que los algoritmos propuestos FMQABC (fuzzy based modified quick artificial bee colony algorithm) y FMQABCA (fuzzy based modified quick artificial bee colony and aggregation algorithm) pueden buscar el mejor umbral óptimo de forma muy efectiva, precisa y rápida y, en particular, muestran una excitante eficiencia en tiempo de ejecución. Este artículo compara experimentalmente el método propuesto con el método de optimización del electromagnetismo (EMO) basado en la entropía de Kapur, el ABC estándar y el FDE (algoritmo de evolución diferencial basado en la entropía difusa), respectivamente, y concluye que el MQABCA es muy superior al resto en términos de calidad de segmentación, iteraciones hasta la convergencia y tiempo de ejecución.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Segmentación por umbralización; entropía difusa; optimización inteligente; entropía difusa de Kapur; algoritmo rápido modificado de colonia artificial de abejas; función de pertenencia en forma de pseudotrapezoide.
• Keywords:Thresholding segmentation; fuzzy entropy; intelligent optimization; fuzzy Kapur's entropy; modified quick artificial bee colony algorithm; Pseudo Trapezoid-Shaped membership function