基于改进人工蜂群算法的多阈值红外图像分割

针对传统的多阈值红外图像分割中多阈值选取存在的效率低、计算重复等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的多阈值红外图像快速分割算法.首先,在阈值选取时引入人工蜂群算法,实现多阈值的选取.然后,针对原始人工蜂群算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,分别从引领蜂搜索、跟随蜂搜索和侦察蜂搜索3个方面进行了改进,使其更快、更准地收敛于最优解.实验表明,相比于原始人工蜂群算法,改进后的算法在精度相同时速度更快,迭代次数相同时结果更接近最优解.该算法能够在保证精度的前提下高效地对红外图像进行多阈值分割,是一种可行的红外图像分割方法.     

改进人工蜂群算法在图像分割中的应用

作为图像处理技术的一个分支,多阈值图像分割技术已经越来越吸引人们的注意.然而,很多阈值分割技术计算时间较长,且其随着维数的增加而呈指数性增长.因此,为了提高分割的效率,引入基于改进人工蜂群优化算法的多阈值图像分割技术.在分析了标准人工蜂群算法缺陷的基础之上,从雇佣蜂和观察蜂的搜索公式进行改进,使其能够更有效率地收敛至全局最优,同时采用最大类间方差法(Otsu)作为测试改进算法性能好坏的标准.实验证明,改进后的算法更好地平衡了全局搜索和局部寻优能力,在加快收敛速度的同时提高了寻优精度,获得了良好的图像分割效果.     

基于记忆分子动理论优化算法的多目标截面投影Otsu图像分割

传统截面投影Otsu法后处理过程中的阈值Q为预先设定的常量,对含噪程度不同的图像普适性较差。该文提出一种基于记忆分子动理论优化算法的多目标截面投影Otsu法。该方法将阈值Q作为变量,结合分割阈值T,基于最大类间方差和最大峰值信噪比准则建立多目标图像分割模型,以兼顾图像分割的准确性和抗噪性;为免阈值增加而影响算法效率,将人工记忆原理引入分子动理论优化算法,设计了一种基于记忆分子动理论优化算法的多目标图像分割模型求解方法。实验表明:该方法分割准确、抗噪性强、鲁棒性好,对含不同噪声的图像更具普适性。     

基于改进PSO算法的Otsu快速多阈值图像分割

为了确定图像分割的最佳阈值,基于改进粒子群优化算法,提出了一种快速多阈值图像分割方法。首先引入独立峰值将直方图划分为若干区域,然后在各个区域使用最大类间方差法得到优化的目标函数,用具有非均匀变异特性和雁群飞行启示的线性递减惯性权重粒子群算法对目标函数进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割。将分割结果与常规最大类问方差法的多阈值分割结果相比较,证明该算法不仅可以正确地实现图像分割,并可使分割速度大大提高。     

改进人工蜂群优化的K均值图像分割算法

K均值聚类在图像分割时精度较低且缺乏稳定性.人工蜂群算法在对K均值聚类进行优化后存在算法效率不高的缺点.针对以上问题,提出一种改进人工蜂群和K均值聚类的图像分割算法IABC-K.根据人工蜂群算法在蜜源更新和蜜源开采阶段的不同特点,对人工蜂群算法进行了改进.在蜜源更新阶段,采用了最优适应度关联的自适应邻域搜索机制,提高了蜜源更新速度;在蜜源开采阶段,采用了最优适应度关联的线性递减邻域搜索策略,提高了蜜源开采质量.实验结果表明:IABC-K算法在质量、效率和稳定性方面均优于其它类似算法.IABC-K算法可应用在质量和性能要求较高的图像处理领域.     

融合改进人工蜂群和K均值聚类的图像分割

针对人工蜂群优化的K均值算法易陷入局部最优、搜索精度不够、分割图像不够细致等问题,本文融合自适应人工蜂群和K均值聚类,提出了一种新的图像分割算法。算法首先利用距离最大最小乘积对种群进行初始化;其次采用自适应搜索参数动态调整邻域搜索范围,使人工蜂群算法快速收敛于全局最优;然后将人工蜂群输出的所有蜜源进行K均值聚类,克服K均值聚类结果对初始聚类中心的依赖,再将聚类划分结果进行Powell局部搜索,加快算法收敛的速度,将得到的新聚类中心更新蜂群中蜜源位置。最后,将本文算法与其他两种同类分割算法进行试验对比。实验结果表明:与其他两种算法相比,本文提出的分割算法在保证运行时间的前提下,分割准确率比其他两种算法分别至少提高了3.5%和4.8%,表现出了较高的分割质量。     

分布更新人工蜂群算法及其在灰度图像分割中的应用

与其他进化算法相同,人工蜂群算法也会在搜索后期由于无法产生新位置而出现搜索停滞现象.基于此弱点,本文以两个食物源的中心位置为基准点,两者之间的方差为前进步长,提出一种基于分布更新的人工蜂群算法.此外,针对雇佣蜂和侦查蜂的不同特性,为其采用不同的食物源选择方式,使得算法既可以保证全局搜索,又可以加快收敛速度,标准测试函数上的实验结果验证了本文所提方法的有效性.最后,为解决传统灰度图像分割问题中由于暴力搜索所造成的耗时较长现象,本文以最大类间方差法(OTSU)作为评价准则,采用智能优化算法来寻找最优阈值.实验结果表明,本文所提出的改进人工蜂群算法不仅可以缩短计算时间,同时也取得了比其他进化算法更高的分割精度.     

基于改进人工蜂群正余弦优化的红外图像分割方法

针对红外图像背景复杂且分割难度较大等问题,提出了一种改进人工蜂群正余弦优化的红外图像阈值分割方法。首先是将二维Otsu函数作为蜂群算法的适应度函数;其次采用混沌对立的学习方法和差分进化的方法改进了初始化种群和蜜蜂搜索方程;然后利用改进的蜂群算法优化阈值,缩小阈值的搜索区域;最后利用正余弦法计算出全局最优解,该最优解即为分割的最佳阈值。实验结果表明:论文方法与Otsu法、k-means法、区域生长法以及分水岭法相比,图像目标区域分割的平均交并比为84.13,平均准确率为89.18,有效提高了红外图像的分割精度。     

一种基于Levy-人工蜂群的三维Otsu阈值分割算法

针对图像分割过程中三维Otsu算法运算时间长、计算量大的问题,提出了一种基于Levy-人工蜂群算法的三维Otsu阈值分割算法。首先,以像素灰度值-邻域均值-邻域中值的三维类间方差作为人工蜂群算法的适应度函数;其次,采用Levy飞行模式评价像素的适应度,对其种群更新及邻域搜索过程进行优化,以增强其全局搜索能力;最后,利用改进后的算法得到的分割阈值对图像进行分割。仿真实验结果表明,与传统三维Otsu阈值分割算法相比,所提算法能够有效降低图像存储空间,处理时间降低了30.8%,具备更好的抗噪性能,分割效果也更为理想。     

基于改进蜂群优化的图像分割算法

针对图像分割算法各个性能不均衡的问题,提出一种基于蜂群优化与多颜色空间特征提取的图像分割算法.首先,对CIE颜色空间的L分量使用Gabor滤波器提取图像的纹理特征,并且在图像的HSV颜色空间计算图像的局部一致性,共提取图像的7个特征,组成特征向量;然后,本文对蜂群搜索算法进行优化,设计了一个有效的局部搜索算法,使得蜂群可高效地收敛至较优的帕累托最优解;最终,使用改进的蜂群算法对种子区域生长法进行改进与优化,指定种子的最优位置,决定每个种子点一致性准则的最优阈值,并将多准则作为多目标优化的问题,使用蜂群优化搜索帕累托最优解,最终获得分割结果.对比实验结果表明,该分割算法的时间效率、一致性误差以及类内散布度等性能较为均衡,具有较好的实用价值.