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龙图腾网获悉江苏理工学院;常州祥明智能动力股份有限公司申请的专利基于改进灰狼优化算法的复杂图像多阈值分割方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116309668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310278139.1，技术领域涉及：G06T7/136；该发明授权基于改进灰狼优化算法的复杂图像多阈值分割方法是由巢渊;徐魏;刘文汇;李兴成;张敏;李龑;单文桃;韩振华;丁力;刘凯磊设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进灰狼优化算法的复杂图像多阈值分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进灰狼优化算法的复杂图像多阈值分割方法，建立最大熵阈值分割的最优化模型；采用改进灰狼优化算法求解图像分割的最佳分割阈值，其中，对灰狼优化算法的改进包括：首先，改进非线性因子，平衡算法搜索与挖掘能力；然后，引入反向学习策略提高种群质量，再引入正弦函数并调整头狼权重改进灰狼更新公式，增强算法的挖掘能力；接着，交替引入头狼靠拢策略与种群变异策略进行位置更新，前者提高了算法的收敛性能，后者增强了算法跳出局部最优的能力。进而得到灰度图像最佳分割阈值矩阵；最后利用最佳分割阈值矩阵进行图像分割。本发明有效的提高了复杂图像分割的稳定性与分割结果的精度。

本发明授权基于改进灰狼优化算法的复杂图像多阈值分割方法在权利要求书中公布了：1.基于改进灰狼优化算法的复杂图像多阈值分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 1输入图像，进行灰度化处理，获取一维灰度直方图，图像灰度值范围定为[0,255]； 2建立图像多阈值分割的最大熵优化模型，并将最大熵优化模型作为分割函数； 3改进灰狼优化算法，应用于分割函数，得到最佳分割阈值矩阵； 4利用最佳分割阈值矩阵对图像进行多阈值分割，得到分割后的图像； 步骤3的具体过程为： 3.1初始化灰狼种群，包括：最大迭代次数、灰狼种群个数，灰狼种群位置边界，其中，，； 3.2随机生成灰狼种群初始位置，每个灰狼位置代表一个1行列的矩阵，其中，； 3.3以每个灰狼位置作为分割阈值进行图像分割，将分割后图像的最大熵值作为每个灰狼个体的适应度，其中，适应度排名前三的灰狼个体，依次记为狼、狼和狼，并分别将其位置记为、、； 3.4在灰狼个体位置更新前，引入反向学习策略，提高灰狼种群质量； 3.5分别计算剩余灰狼个体与狼、狼与狼的距离，更新灰狼个体位置，公式如下： ， ， ， 其中，、、分别为灰狼个体与狼、狼与狼的间距，、与为狼、狼与狼当前所在位置，、、为随机向量，，，为当前迭代次数； 、、为系数因子，，为0到1之间的随机数，；、、为权重因子，、、为灰狼个体朝狼、狼与狼移动后的位置；为改进线性衰减因子； 3.6在灰狼个体位置更新后，交替引入头狼靠拢策略与种群变异策略进行位置更新，平衡灰狼算法的收敛性能与跳出局部最优的能力； 3.7判断迭代是否结束，若当前迭代次数等于最大迭代次数则迭代结束，输出狼位置作为最佳分割阈值矩阵，否则迭代次数，进入步骤3.3。

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