群体智能算法在图像分割中的应用综述
【摘要】 图像分割的通用方法一直是图像处理领域中的热点和难点。随着人工智能的兴起和发展，群体智能算法成为当下热点研究的方向，将图像分割技术结合群体智能算法成为一种新型有效的改进方法。群智能算法通过模拟自然界的事物或生物的行动规律，将传统的人工智能和群体生物结合，在解空间中搜索最优解，为解决复杂问题提供了新的解决思路。阐述群体智能算法的研究现状和发展过程，将早期的蚁群算法（AntColonyOptimization，ACO）、经典的粒子群算法（ParticleSwarmOptimizationAlgorithm，PSO）以及较新的麻雀搜索算法（SparrowSearchAlgorithm，SSA）为例详细介绍其算法原理方法，并简要表述蝙蝠算法（BatAlgorithm，BA）、鲸鱼优化算法（WhaleOptimizationAlgorithm，WOA）、人工蜂群算法（ArtificialBeeColonyAlgorithm，ABC）、萤火虫算法（FireflyAlgorithm，FA）、布谷鸟搜索法（CuckooSear
