蜂群优化的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取

交叉熵能够度量图像分割前后的差异,与Shannon交叉熵相比,引入参数q的Tsallis交叉熵则为图像阈值分割提供了灵活性和普适性,而非对称Tsallis交叉熵的表达形式更加简洁。由此,提出了蜂群优化的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取方法。首先引出了非对称Tsallis交叉熵,导出了二维非对称Tsallis交叉熵阈值选取公式,并利用递推方式计算阈值选取准则函数涉及的中间变量,建立查找表,消除冗余运算;然后采用蜂群算法搜寻最佳二维阈值。大量实验结果表明,相对二维最大Shannon熵法、二维Shannon交叉熵法、二维Tsallis熵法和二维对称Tsallis交叉熵法等同类方法,所提出方法在主观视觉效果和区域间对比度评价指标上有较大的改善,能够更准确地分割出目标,运行速度也更快。     

基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵建筑物遥感图像分割

为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度,本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维Tsallis交叉熵的阈值选取公式,然后将Logistic混沌映射引入布谷鸟算法,进一步加快布谷鸟算法的收敛速度,最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维Tsallis交叉熵的阈值寻找过程,并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明,与二维倒数交叉熵法、二维Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维Tsallis灰度熵法等方法相比较,本文方法分割的目标更为准确,细节更为清晰,且运算时间更短。     

分解的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取

现有的Tsallis交叉熵能够度量图像分割前后的差异,但公式复杂,计算效率不高,据此,提出了基于分解的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取方法。首先给出了非对称Tsallis交叉熵的定义,提出了一维非对称Tsallis交叉熵阈值选取方法;然后,将其拓展到二维,推导出相应的阈值选取公式;最后,在此基础上提出了二维非对称Tsallis交叉熵阈值选取的分解算法,使求解二维非对称Tsallis交叉熵阈值法的运算转化到两个一维空间上,将计算复杂度从O(L4)降低为O(L)。大量实验结果表明,与基于混沌粒子群优化的二维Tsallis灰度熵法、二维斜分对称交叉熵法,二维斜分对称Tsallis交叉熵法等方法相比,该方法分割性能优,运行时间短,可望满足实际应用系统对分割的实时要求。     

利用混沌布谷鸟优化的二维Renyi灰度熵图像阈值选取

为了进一步降低现有的Renyi熵阈值法的计算复杂度,提出了基于混沌布谷鸟算法和二维Renyi灰度熵的阈值选取。首先,引入一维Renyi灰度熵阈值选取公式,建立基于像素灰度和邻域梯度的二维直方图,推导出基于该直方图的二维Renyi灰度熵阈值选取公式,通过快速递推公式来减少阈值准则函数的计算量;最后,采用混沌布谷鸟算法搜索最优阈值来完成图像分割。结果表明,与二维Arimoto熵法、基于粒子群的二维Renyi熵法、基于混沌粒子群的二维Tsallis灰度熵法、基于布谷鸟算法的二维Renyi灰度熵法相比,所提出的方法能够准确实现图像分割,且运算速度有所提升。     

基于三维直方图修正和灰度熵分解的图像分割

图像噪声容易引起图像误分割,而常用阈值选取方法仅依赖于图像直方图的概率信息,未直接考虑图像中类内灰度分布的均匀性。为此,提出一种修正三维直方图和分解处理灰度熵的图像分割算法。分析图像的噪声对其邻域灰度造成的影响,通过修正三维直方图来减弱噪声干扰,给出三维灰度熵阈值的选取公式,并将三维灰度熵分解至一维进行处理,使计算复杂度由O(L3)降为O(L)。实验结果表明,与二维最大熵斜分法、二维交叉熵递推法、降维三维Otsu法相比,该算法抗噪性能更强、分割效果更好,同时能使运算时间缩短10%以上。     

灰度熵和混沌粒子群的图像多阈值选取

最大Shannon熵阈值选取方法仅仅依赖于图像灰度直方图的概率信息,而没有直接考虑类内灰度级的均匀性.为此提出了最大灰度熵的阈值选取方法.首先给出了灰度熵的定义及其单阈值选取方法,该灰度熵与现有的仅基于直方图分布的最大Shannon熵不同,直接反映了类内灰度级的均匀性;其次导出了量化图像直方图的灰度熵单阈值选取公式;最后将灰度熵单阈值选取推广到多阈值选取,提出了相应的快速递推算法,并进一步采用混沌小生境粒子群优化算法寻找最佳多阈值.实验结果表明,与最大Shannon熵单阈值选取和基于粒子群的最大Shannon熵多阈值选取方法相比,所提出方法的分割图像边缘、纹理更为准确,视觉效果明显改善.     

基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割

目的 为了使图像阈值分割的精度和速度进一步提高,提出了一种基于2维灰度熵阈值选取快速迭代的图像分割方法。方法 首先,提出了1维灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,给出了基于灰度—邻域平均灰度级直方图的灰度熵阈值选取准则;最后,提出了2维灰度熵阈值选取的快速迭代算法,并采用递推方式计算准则函数中的中间变量,避免其重复运算,加快了运算速度,大大减少了运算量。结果 大量实验结果表明,与近年来提出的3种阈值分割法相比,所提出的方法分割性能更优,分割后的图像中目标区域完整,边缘清晰,细节丰富且运行时间短,仅为基于混沌小生境粒子群优化的二维斜分倒数熵分割法运行时间的3%左右。结论 本文方法对不同类型灰度级图像的分割效果及运行速度均有明显优势,是实际系统中可选择的一种快速有效的图像分割方法。     

2维对称交叉熵图像阈值分割

现有阈值分割方法中所用的交叉熵不满足距离度量对称性,且算法运行速度尚有提升空间,为此提出基于分解的2维对称交叉熵图像阈值分割方法。首先通过运用对称交叉熵描述分割前后图像之间的差异程度,分别导出1维和2维对称交叉熵阈值选取公式,给出相应的2维快速递推算法,计算复杂性由穷举搜索的O(L4)降到O(L2);然后将2维对称交叉熵法的运算转换到两个1维空间上,计算复杂性进一步降低到O(L)。实验结果表明,与现有的2维非对称交叉熵法相比,该方法具有更强的抗噪性,运行时间大幅减少,是一种更有效的2维交叉熵阈值分割方法。     

基于自适应CPSO算法的二维模糊熵图像阈值分割

由于PSO算法会出现虚假收敛或者早熟等现象,提出了一种自适应混沌粒子群算法(ACPSO)及其在图像分割中的应用。首先提出了一种改进的自适应粒子群优化算法(IAPSO)。然后在IAPSO的基础上,加入了混沌优化方法,用混沌变量来初始化粒子的位置和速度,并用新的无限折叠混沌映射对算法进行混沌变异,从当前群体中择优选择部分粒子进行混沌优化。最后将ACPSO算法应用到图像分割中。通过与最大模糊Shannon熵阈值分割法、基于基本PSO的最大模糊Shannon熵阈值分割法进行对比,验证了基于自适应CPSO算法的二维模糊熵阈值图像分割方法的性能更好。     

基于改进的指数交叉熵和萤火虫群优化的工业CT图像分割

为了进一步提高工业CT图像分割的精确度和运行速度,提出基于灰度-梯度二维指数交叉熵和混沌萤火虫群优化的阈值图像分割方法。运用最小指数交叉熵进行阈值分割,解决了Shannon熵在零点处无定义的问题。采用灰度-梯度二维直方图能更加准确地实现目标和背景的划分,提高算法的抗噪性。此外,为了更好地进行阈值的全局搜索,利用立方映射生成的混沌序列来初始化萤火虫的位置;采用基于立方映射的混沌萤火虫群优化算法搜寻最佳的二维阈值,以进一步提升运算速度。最后,与基于萤火虫算法的二维熵法、基于遗传算法的二维最小交叉熵法作了比较。实验结果表明,该方法在分割效果和处理速度上有明显优势。     

概率分布双向稀疏化下单一Tsallis熵阈值选取方法

现有基于熵最大准则选取阈值的方法涉及两个或两个以上的随机变量,都忽视了一个约束条件而影响到它们的分割精度和适用范围:参与随机系统整体熵计算的各随机变量应当相互独立.提出了一种概率分布双向稀疏化下的单一Tsallis熵最大化导向的自动阈值选取方法,可以自然规避多个随机变量需要相互独立的约束条件.在多尺度卷积乘变换所得两幅图像上,该方法先构建了一个具有双向稀疏概率分布特征的二维随机变量,然后在该二维随机变量基础上定义了一个二维Tsallis熵.在将二维Tsallis熵的计算简化到只涉及二维随机变量的边缘概率分布后,选取单一Tsallis熵取最大值时对应的阈值作为最终分割阈值.提出的方法和1个交互式阈值方法、4个自动阈值方法以及1个自动聚类分割方法进行了比较.所用测试图像集由44幅合成图像和44幅真实世界图像组成,这些测试图像具有单峰、双峰、多峰或无峰灰度直方图模式.结果表明:提出方法的计算效率虽然不优于5个自动分割方法,但是它的分割适应性和分割精度有显著提高.     

矩不变调整的二维Shannon嫡图像分割及其快速实现

为了克服二维Shannon熵阈值法的缺陷,提出了一种使用矩不变法来调整二维直方图斜分Shannon熵的阈值分割方法。首先将二维直方图斜分原理运用到两种Shannon熵阈值法中,然后利用矩不变法从两种熵阈值法获取的阈值中选择最佳阈值,并提出二维直方图斜分Shannon熵阈值法的一般递推算法,最后将二维直方图分布特性与这种算法有机结合得到新型快速的递推算法。实验结果表明,提出的方法不仅分割效果优于当前的二维直方图斜分的最大熵阈值法,而且运行速度更快,约快4倍。     

快速二维最小交叉Tsallis熵的图像阈值分割

目前二维最小交叉Tsallis熵阈值分割法有较好的分割性能,但由于计算复杂度高,使得分割速度慢。针对此问题,提出了一种基于二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割方法。首先对二维最小交叉Tsallis熵法公式进行推导找出需要递推的几个量,然后对二维直方图投影进行分析得到二维直方图的特性;最后利用此特性导出新型的快速递推算法来减少计算时间。实验结果表明:相对于当前二维最小交叉Tsallis熵阈值法,提出的方法在保持分割效果的情况下,其速度提高了20倍以上,其运行时间小于0.2 s。     

面向医学图像分割的直线截距直方图倒数交叉熵方法

为了进一步 提高医学图像分割的速度和准确度,为临床诊断和辅助治疗提供更为充分有效的依据,本文 提出了一种基于直线截距直方图的倒数交叉熵图像阈值分割方法。首先定义了直线截距直方 图;然后根据医学图像的二维信息,建立该图像的直线截距直方图;最后,推导出基于该直 方图的倒数交叉熵阈值选取准则,并以此对医学图像进行分割。实验结果表明,与基于 混沌小生境粒子群优化(Niche chaotic mutation particle swarm optimization, NCPSO) 的二维倒数熵法、基于分解的二维指数灰度熵法、基于斜分的二维对称交叉熵法及基于粒子 群优化(Particle swarm optimization, PSO)的二维Tsallis交叉熵法相比,本文方法分割 后的图像中目标区域完整准确,边缘细节清晰丰富,且所需运行时间大幅减少,是医学影像 研究中可选择的一种快速有效的图像分割方法。     

改进的2维Otsu法及混沌粒子群递推的阈值分割

鉴于现常用的灰度级-平均灰度级2维直方图区域划分将部分目标和背景点错分成边缘和噪声点这一不足,为此提出了一种基于灰度级-梯度2维直方图的Otsu阈值选取新方法,利用混沌粒子群优化算法来寻找分割阈值,并提出在迭代过程中,采用递推方法来大大减少适应度函数的重复计算。实验结果表明,与最近提出的基于灰度级-平均灰度级2维直方图Otsu法及粒子群的快速图像分割方法相比,该新方法由于尽可能地考虑了所有目标点和背景点,从而使分割后的图像区域内部均匀、边界形状准确、特征细节清晰,同时运行时间几乎不到现有算法的1/3,而且粒子群处理的收敛精度得到了进一步提高。     

Multi-level thresholding based on differential evolution and Tsallis Fuzzy entropy

This paper presents a multilevel image thresholding approach which relies on Tsallis entropy using Fuzzy partition with a novel threshold selection technique. In order to compute the optimal threshold values, Differential Evolution (DE) has been employed. The proposed method can further be exploited in image segmentation which is considered to be a critical step in image processing. Our proposed threshold selection technique is based on Tsallis-Fuzzy entropy and the results are compared with Shannon entropy (or fuzzy entropy) and Tsallis entropy based existing threshold selection techniques. The experiments are performed on two different sets of images and the results have been compared with that of existing state-of-the-art methods, namely, Patch Levy Bees' Algorithm (PLBA), Bacterial Foraging optimization (BFO), modified Bacterial Foraging optimization (MBFO) and Bees' Algorithm (BA). Quantitative analysis is carried out based on three image quality metrics viz SSIM, PSNR and SNR. Standard deviation and CPU time for convergence of the objective function have been calculated for performance evaluation. Furthermore, the statistical significance of our method has been estimated using Friedman test and Wilcoxon test. The experimental results manifest that our method produces results superior to the methods in comparison.     

一种新的基于二维Tsallis熵的阈值方法

Tsallis熵首先出现在统计力学中。对于呈现远距离交互,长时间记忆以及具有不规则结构的物理系统来说,它的表达式中引入了一个实数q作为参数。在利用图像像素的灰度值和像素的邻域平均灰度值建立的二维直方图的基础上,提出了基于二维Tsallis熵的阈值方法;同时为解决计算复杂度高、运算时间长这一缺点,利用群体智能中的粒子群优化(PSO)算法来优化搜索分割阈值(t,s)的过程,其中t和s分别是图像的像素灰度阈值以及邻域平均灰度阈值。通过对真实图像的处理实验证明,该方法不仅能够对目标图像进行准确的分割,而且大大减少了运算时间。