Mine image enhancement based on ITLBO-AFSA optimized FCM algorithm
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摘要: 煤矿视频监控技术是煤矿开采安全生产的重要组成部分，而监控图像的质量直接决定监控识别结果的有效性。为解决煤矿井下视频图像模糊、对比度低、细节不够清晰等问题，增强图像目标分割效果，对传统教学算法进行改进，提出了一种混合改进教学算法，并将其与人工鱼群算法融合，形成一种基于混合改进教学算法的人工鱼群算法(ITLBO-AFSA)。通过调整学习策略、优化算法参数，对传统人工鱼算法进行改进，并将经该算法图像增强后的结果用于模糊C均值算法(FCM)图像分割。实验结果表明，ITLBO-AFSA与标准FCM算法分割、AFSA＿FCM算法相比，划分系数分别提升了7%,3%左右；划分熵值各下降了57%,10%左右；图像分割正确率分别提升了10%,7%;与标准FCM算法和AFSA＿FCM算法相比，ITLBO-AFSA取得最优结果所用迭代次数最少，收敛速度最快，聚类效果最好，可以有效避免陷入局部最大化。
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[1] 张斌, 李博文.基于布控球技术的煤矿视频监控系统研究与应用[J].中国煤炭, 2022, 48(S1):47-50. [2] 袁红.数字视频监控技术在煤矿安全生产中的应用[J].能源与节能, 2022(6):208-210. [3] 景少波.煤矿智能化开采技术发展现状及展望[J].陕西煤炭, 2021, 40(6):184-187. [4] 王国法, 杜毅博, 任怀伟, 等.智能化煤矿顶层设计研究与实践[J].煤炭学报, 2020, 45(6):1909-1924. [5] 王国法.煤矿智能化最新技术进展与问题探讨[J].煤炭科学技术, 2022, 50(1):1-27. [6] 程德强, 寇旗旗, 江鹤, 等.全矿井智能视频分析关键技术综述[J].工矿自动化, 2023, 49(11):1-21. [7] 孔二伟, 张亚邦, 李佳悦, 等.面向煤矿井下低光照图像的增强方法[J].工矿自动化, 2023, 49(4):62-69, 85. [8] 杨兵, 刘晓芳.基于模糊隶属度函数的脑图像分割方法[J].计算机应用与软件, 2022, 39(4):254-262. [9] 王骆敏.基于群智能优化算法的低照度图像增强研究[D].赣州:江西理工大学, 2023. [10] 郝兵, 李萍, 刘东.基于模糊小波的光照干扰图像对比度增强方法[J].激光杂志, 2023, 44(11):104-108. [11] 吴秀敏, 崔巍.基于图像增强和边缘检测的绘画色彩分析与模拟重建方法研究[J].电子设计工程, 2023, 31(13):187-191. [12] 郝博南.基于去尘估计和多重曝光融合的煤矿井下图像增强方法[J].工矿自动化, 2023, 49(11):100-106. [13] 王均利, 李佳悦, 李秉天, 等.基于深度学习的煤矿井下低光照人脸检测方法[J].工矿自动化, 2023, 49(11):145-150. [14] 苗作华, 赵成诚, 朱良建, 等.矿井井下非均匀照度图像增强算法[J].工矿自动化, 2023, 49(11):92-99. [15] LIS S, HAN Y, OUYANG Y, et al.Multi-objective reactive power optimization by modified artificial fish swarm algorithm in IEEE 57-bus power system[J].IEEE, 2015.DOI: 10.1109/APPEEC.2014.7066026.
[16] HE Y, ZHAO X, GUO R, et al.Multi-resolution wavelet neural network learning algorithm based on artificial fish swarm algorithm[C].The 2nd International Conference on Computing and Data Science, 2021.
[17] 王南轶, 黄诗雯, 熊兴福.基于改进人工鱼群的模糊图像自适应增强算法[J].计算机仿真, 2022, 39(10):229-233. [18] YUE Xiaofeng, ZHANG Hongbo, YU Haiyue.A hybrid grasshopper optimization algorithm with invasive weed for global optimization[J].IEEE Access, 2020, 8:5928-5960.
[19] SHEN Xin, DAI Qun, ZHU Guangliang, et al.Dynamic ensemble pruning algorithms fusing meta-learning with heuristic parameter optimization for time series prediction[J].Expert Systems with Application, 2023, 225.DOI: 10.1016/J.ESWA.2023.120148.
[20] 赵海峰, 姚丽莎, 罗斌.改进的人工鱼群算法和Powell法结合的医学图像配准[J].西安交通大学学报, 2011, 45(4):46-52. [21] 叶明, 唐敦兵, 赵转萍, 等.基于人工鱼群与几何混合优化的圆度误差评定算法[J].南京航空航天大学学报, 2013, 45(4):526-531. [22] TRIPATHY B K, TRIPATHY A, RAJULU K G.Possibilistic rough fuzzy C-means algorithm in data clustering and image segmentation[C].IEEE International Conference on Computational Intelligence & Computing Research, 2015.
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