모래 입자 미세 이미지 분할은 지질 평가를 보조할 수 있으나, 종류가 다양하고 특성이 복잡하여 분할 정확도에 도전과제를 안겨준다. 이에 본 논문에서는 향상된 참치 떼 최적화 지수 엔트로피 분할 방법(ETSO-EXP)을 제안하여 각종 모래 입자의 질감 특성을 효과적으로 보존할 수 있다. 먼저, 참치 떼 최적화 알고리즘(TSO)의 전역 탐색과 국부 개발의 여러 부족한 점을 보완하기 위해 카오스 교란 전략, 동적 가중치 전략 및 코사인 교란 전략을 도입하여 성능을 향상시켰으며, 기준 함수 실험에서 ETSO가 수렴 정밀도를 크게 향상시키고 수렴 속도를 다소 높임을 확인하였다. 다음으로 ETSO를 사용하여 EXP의 분할 임계값을 결정하였고, 분할된 이미지의 정보량을 기준으로 이 방법의 타당성을 검증하였다. 마지막으로 야룽장강 모래 입자 미세 이미지 데이터셋에서 분할 실험을 수행하였으며, TSO-EXP와 비교하여 ETSO-EXP 분할된 이미지가 피크 신호 대 잡음비, 구조적 유사성, 특징 유사성 및 최적화 속도에서 각각 18.78%, 6.85%, 4.16%, 3.83% 향상되어 동종 분할 방법 중 최고의 성능을 나타냈다. 결과는 ETSO-EXP 분할 방법이 대비가 높고 질감이 풍부하거나 모래 입자 크기가 큰 차이를 보이는 이미지에 대해 높은 분할 정확도와 계산 속도를 제공함을 보여준다.

모래 입자 미세 이미지; 이미지 분할; 지수 엔트로피; 참치 떼 최적화