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工程圖紙是機(jī)械行業(yè)重要的技術(shù)資料,凝結(jié)著科研人員大量的智慧與心血,對(duì)其進(jìn)行智能識(shí)別與三維重建可以有效發(fā)掘與保護(hù)其上所載信息。矢量化是工程圖紙智能識(shí)別與三維重建的基礎(chǔ),針對(duì)工程圖紙矢量化預(yù)處理中的圖像分割問題,提出了一種基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)的最大熵工程圖紙分割方法。參考遺傳算法中基因初始化與翻譯、表達(dá)的機(jī)理對(duì)果蠅算法進(jìn)行改進(jìn),引進(jìn)二進(jìn)制數(shù)隨機(jī)初始化果蠅種群位置,獲得具有較好個(gè)體多樣性的種群,結(jié)合最大熵理論使其適用于圖像分割中閾值的優(yōu)化問題。通過實(shí)驗(yàn)證明,基于改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法的最大熵工程圖紙分割算法的準(zhǔn)確性較高,其誤分率與窮舉法相同,低于遺傳算法的誤分率;運(yùn)算時(shí)間與遺傳算法相差不大但明顯低于窮舉法;在收斂性上優(yōu)于遺傳算法。
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