集群智能优化算法的图像处理中的应用:对分析,合成和优化的全面审查
Minghai Xu1, Li Cao1, Dongwan Lu2
1School of Intelligent Manufacturing and Electronic Engineering, Wenzhou University of Technology, Wenzhou 325035, China.
Biomimetics (Basel, Switzerland)
|June 27, 2023
概括
群体智能算法增强人工智能图像处理任务,如细分和特征提取. 这篇评论详细介绍了各种算法及其应用,为改进图像分析提供了对未来趋势的见解.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 计算智能是一种计算智能.
- 图像处理 图像处理
背景情况:
- 图像处理是一个具有挑战性的AI领域,集群智能 (SI) 算法正在成为强大的优化工具.
- 由生物种群启发的SI算法为复杂问题提供了高效的全球优化.
- 将SI与图像处理相结合,为取得重大进展提供了一种新的方法.
研究的目的:
- 综合审查用于图像处理任务的群集智能算法.
- 分析和比较理论研究,改进策略和应用领域.
- 确定当前的挑战,并预测SI增强图像处理的未来趋势.
主要方法:
- 深入研究殖民地,粒子群,子搜索,蝙蝠和手指甲殖民地算法.
- 对图像处理中的算法模型,特性和改进策略的审查.
- 应用程序的分析,包括图像细分,匹配,分类,特征提取和边缘检测.
主要成果:
- 详细比较SI算法的图像处理中的理论和应用方面.
- 提取和分析用于图像分割的代表性SI算法.
- 统一框架,共同特征和SI算法之间的差异的总结.
结论:
- 群体智能算法为各种图像处理挑战提供了有效的解决方案.
- 当前文献强调了各种改进策略和应用成功.
- 未来的研究应该解决现有的局限性,并探索新的SI图像处理集成.
