基于蚁群寻路的图像分割算法

文章主要是对蚁群算法做了一定的改进,将它用于图像分割,然后将分割出来的图像的边界利用腐蚀算法进行细化以达到更好的分割效果。分割算法可以看作一个组合优化问题,人工蚁群算法就是一种优化方法。因此,将人工蚁群算法引入到图像分割处理中完全可行。经过实验证明,该方法是完全可行的。     

二维Tsallis熵阈值法中基于粒子群优化的参数选取

针对二维Tsallis熵阈值分割法中参数q的选取问题,提出一种粒子群优化算法自适应选取参数q的方法.该方法基于一种图像分割质量评价指标—均匀性测度,利用粒子群优化算法对参数q在参数空间进行优化搜索,从而实现了二维Tsallis熵阈值分割法的自动阈值选取.实验表明,所提出的方法可以根据具体的图像有效地选取参数q,获得理想的图像分割结果.     

基于QPSO的图像分割算法

文章将具有量子行为粒子群优化(QPSO)算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法.新方法基于最佳熵阈值分割技术,用QPSO算法自适应选取分割阈值;仿真实验针对Lena图像分割问题,将标准粒子群优化(PSO)算法与QPSO算法分别独立运行,仿真结果表明,基于QPSO优化的图像分割算法不仅克服了PSO容易过早陷入局部最优值的缺点,而且分割速度更快,是一种更有效的分割方法.     

基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割

为了提高医学图像分割的精确度,提出了一种基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割.对蚁群算法中的初始聚类中心、动态更新信息素浓度和参数变量进行了改进.实验结果证明:改进算法可以提高医学图像的分割精确度,同时克服蚁群算法搜索时间较长,求解速度较慢的缺陷,缩短运算时间.     

基于Renyi熵与PSO算法的图像多级阈值分割

在图像阈值分割方法中,Renyi熵法因其显著效能而得到大量应用.为了更好地发挥Renyi熵在图像分割中的应用,提出把Renyi熵法扩展到图像多级阈值化问题.然而,由于计算时间复杂度上的高要求,很难把这种有效的技术推广到复杂图像多级阈值化问题.为减少本方法的计算时间,应用粒子群优化算法实施最佳阈值的搜索.实验结果表明,本方法能有效地对图像进行多级分割,并且显著降低计算时间.     

基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法

针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。该方法考虑了图像中像素点灰度——邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割;利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛率。     

基于蛙跳算法与Otsu法的图像多阈值分割技术

 为了快速准确地确定多阈值图像分割中的最佳阈值,提出了一种基于蛙跳算法与Otsu法相结合的多阈值图像分割方法.该方法将多阈值求解看作一种多变量的组合求解优化问题,利用多阈值Otsu法设计分割目标函数,将新兴的仿生学优化求解算法——蛙跳算法引入到图像分割技术中,通过蛙跳算法中全局搜索和局部搜索相结合的搜索机制并行求解多个阈值.实验结果表明,该方法与基于人工鱼群算法的图像多阈值分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量.     

基于遗传算法的阈值图像分割研究

图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要的意义，最大熵方法具有很多优点，但同时也存在弱点：需要大量的运算时间，因此需要引入优化算法，文中将遗传算法用于最大熵阈值的图像分割方法中，提出了一种基于遗传算法的最大熵阈值图像分割方法。仿真实验表明，该方法可以有效地提高最大熵图像分割的计算速度，提高图像处理的实时性。     

一种增强熵值的粒子群优化絮体分割算法

对比了图像切割算法直方图法、迭代法和熵值法的阈值选取原理,指出以上算法在处理絮体图像中的不足.给出图像采集系统的基本组成,结合絮体自身无规则运动的特点和水处理过程中实效性的要求,提出了一种结合粒子群优化与熵值的絮体图像分割算法,即先用灰度拉伸增加图像的对比度,然后用粒子群优化的自适应特点选取分割阈值.实验表明该算法实现了对絮体图像快速、准确的分割,达到了快速计算絮体数量和等效粒径的要求.     

基于自适应布谷鸟搜索算法的Tsallis熵阈值图像分割

针对现有图像分割算法中计算复杂度大的问题,提出一种基于自适应布谷鸟(adaptive cuckoo search,ACS)算法的Tsallis熵阈值图像分割方法,能够改善学习过程和收敛速度,减少分割时间.该方法使用Tsallis熵作为ACS的适应度函数值,实现无参数搜索过程,在搜索空间中使用当前位置的知识来自适应步长,最后使用ACS最大化Tsallis熵来获得最优阈值,得到分割图像.实验结果表明,该文方法能够有效实现图像分割,且分割时间低于粒子群优化算法、布谷鸟搜索算法和改进布谷鸟搜索算法,结构相似性(Structural Similarity, SSIM)和收敛成功率高于其他算法.     

Fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization

Particle swarm optimization is a stochastic global optimization algorithm that is based on swarm intelligence. Because of its excellent performance, particle swarm optimization is introduced into fuzzy entropy image segmentation to select the optimal fuzzy parameter combination and fuzzy threshold adaptively. In this study, the particles in the swarm are constructed and the swarm search strategy is proposed to meet the needs of the segmentation application. Then fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization is implemented and the proposed method obtains satisfactory results in the segmentation experiments. Compared with the exhaustive search method, particle swarm optimization can give the same optimal fuzzy parameter combination and fuzzy threshold while needing less search time in the segmentation experiments and also has good search stability in the repeated experiments. Therefore, fuzzy entropy image segmentation based on particle swarm optimization is an efficient and promising segmentation method.     

基于改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割

为了减少森林火灾对人们的生活和生态环境带来巨大的损失和破坏,采用图像处理技术对森林火灾进行精准定位和预判,可以有效地降低火灾的扩大和蔓延。针对火灾图像大津法分割算法计算量大、运行时间长和阈值选取不够准确导致分割精度不高等缺点,提出精英反向学习-莱维飞行策略的麻雀搜索算法,并将其有效地应用到指数熵多阈值图像的分割中进行寻优,通过研究最佳阈值对森林火灾图像进行合理的分割,并与其他三种指数熵多阈值图像分割算法进行了对比分析。结果表明:改进麻雀搜索算法的森林火灾图像多阈值分割技术能够及时获得火灾图像分割的最佳阈值,其分割的准确性、实时性和抗噪性均明显优于现有的灰狼算法、粒子群算法和鲸鱼算法,能够为图像处理的工程应用提供一种较好的阈值分割技术。     

差分变异本质粒子群的模糊熵图像分割

基本本质粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点。在基本本质粒子群算法的基础上,借鉴差分进化中利用差分量对种群进行变异操作的思想,提出了差分变异本质粒子群优化算法。结合图像模糊熵,得到了基于差分变异粒子群优化的模糊熵图像分割算法。算法利用差分变异本质粒子群来搜索使图像模糊熵最大的参数值,得到分割阈值对图像进行分割。通过与其它两种本质粒子群算法的分割结果比较表明该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间很小,能够满足对煤尘浓度实时精确测量的要求。     

自适应步长下多阈值彩色图像的全局分割方法

针对传统多阈值彩色图像分割方法将步长设为小于距离参数的定值, 有时会因步长过大而越过最优结果的问题, 提出一种自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法. 首先, 对彩色图像进行预处理, 在不降低彩色图像质量的前提下缩减颜色总数, 以提高分割效率; 然后, 根据多阈值彩色图像全阈值分割目标函数, 将混沌优化理论与粒子群优化算法相结合, 通过混沌粒子群优化算法对多阈值彩色图像全局分割目标函数进行求解; 最后, 结合自适应步长下多阈值彩色图像全局分割方法, 得到最优彩色图像阈值分割结果. 实验结果表明, 该方法的分割效果、 精度、 稳定性和收敛性均较好.     

基于一维Otsu的多阈值医学图像分割算法

针对传统医学图像分割算法时间复杂度高、 分割精度低等问题, 提出一种基于一维Otsu的自动多阈值分割算法. 考虑到医学图像信息的复杂性, 引入基于梯度、 灰度、 距离的综合信息直方图替代传统的灰度直方图, 并分别赋予这3个信息相应的权值. 采用kd-树作为框架快速自动确定阈值个数, 进而实现Otsu对医学图像的自动多阈值分割. 与最大熵、 基于粒子群优化的Otsu算法等进行对比实验的结果表明, 该算法的分割性能优于其他算法.     

白腐真菌的培养及其在染料污水脱色中的应用

阈值法是图像分割最为常用的方法之一,然而基于一维直方图的阈值方法分割结果容易受噪声的影响.基于二维直方图的二维Fisher准则能够克服一维阈值法缺陷,具有较好的分割性能.但是二维Fisher准则阈值法在求取最优阈值时需要大量的计算,运算速度非常慢.常用的二维Fisher准则阈值优化计算方法如粒子群算法和遗传算法容易陷入局部最优.杜鹃搜索算法是新近提出的一种元启发优化算法,一些经典的函数优化问题测试结果表明杜鹃搜索算法全局寻优能力优于粒子群算法和遗传算法.在介绍杜鹃搜索算法的基础上,提出一种基于杜鹃搜索算法改进的二维Fisher准则阈值分割方法.实验结果证明,提出的方法降低了基本二维Fisher准则阈值法最优阈值的寻找时间,提高了图像分割的实时性,是一种性能良好的图像分割方法.     

遗传算法在最大熵多阈值分割的应用研究

图像分割最大熵多阈值算法存在计算复杂度高的弊端,目前针对这个问题所提出的各类算法效果都不太理想.依据遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,将遗传算法应用到图像分割中,提出了一种基于最大熵多阈值分割技术的图像分割算法.仿真实验表明,新算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显少于传统的分割算法.     

基于混沌飞蛾扑火优化的膝盖MRI分割算法

由于飞蛾扑火优化(MFO)算法在解决实际优化问题时仍会表现出易陷局部最优、收敛停滞等不足，针对MRI图像较难分割问题，本文提出了一种基于混沌飞蛾扑火(CMFO)的膝盖MRI分割算法.为辅助医生阅片，提高诊断效率和准确率，实验先将膝盖MRI图像选作研究对象，然后将CMFO算法与最大阈值熵相结合应用到医学MRI图像多阈值分割领域.为突出基于CMFO的膝盖MRI分割的优势，引入了SOA，BFOA和MFO算法作对比实验，结果表明:CMFO算法能有效改善MFO的优化性能，而且对膝盖MRI图像分割具有更好的适用性和优越性.     

基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。