[发明专利]一种基于烟花算法的纹理图像特征选择方法

摘要

本发明公开了一种基于烟花算法的纹理图像特征选择方法，利用烟花算法对图像纹理特征选择问题优化求解，从而快速地获得用于图像处理的最优特征子集，可用于图像处理和模式识别相关技术领域中。本发明能够在可接受的时间代价内找到特征选择问题的高质量的可行解，不需要指定要选择的特征维数，能够智能地在正确识别率和特征维数之间取得很好的平衡，自动寻找到合适的纹理图像特征子集。本发明利用烟花算法对纹理图像处理中原始数据集进行特征选择，剔除不相关或冗余的图像纹理特征，取出真正有效的特征子集，节省分类器的计算时间，从而提高图像分类的效率和正确率。

主权项

一种基于烟花算法的纹理图像特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入训练纹理图像集，抽取纹理图像特征向量，构成原始纹理特征样本集，将所述的原始纹理特征样本集作为输入数据训练集；步骤2：初始化烟花算法所需的参数以及n个烟花的位置，得到算法的初始种群；步骤3：将烟花的初始空间位置向量解码成相应的特征子集，利用适应度评价函数计算得到每个特征子集的适应度函数值；步骤4：计算火花数si，并确定每个烟花种群产生子代火花的爆炸幅度ri；步骤5：通过烟花算法中的位置更新公式更新烟花的位置，爆炸产生火花xe；步骤6：选择部分火花进行高斯变异移位；步骤7：将爆炸产生的火花和变异产生的火花解码并评价其适应度值；步骤8：从当前代的烟花、爆炸火花和变异火花中选择下一次迭代的烟花；步骤9：记录全局最好的位置G以及其适应度函数值；步骤10：判断，是否满足终止条件，若否，则回转执行所述步骤4；若是，则解码并输出全局最优烟花(火花)位置对应的最优特征子集。