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。     

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PSO或分解的2维Tsallis灰度熵阈值分割

现有最大Shannon熵或Tsallis熵阈值选取方法没有从类内灰度均匀性出发,而仅依据图像灰度直方图,并且Tsallis熵法的分割效果通常优于Shannon熵法。为此,提出了基于混沌粒子群优化(PSO)和基于分解的两种2维Tsallis灰度熵阈值分割方法。首先,给出了1维Tsallis灰度熵阈值选取方法并将其推广到2维,导出了相应的2维Tsallis灰度熵阈值选取公式及其递推算法;其次,利用混沌PSO算法搜寻2维Tsallis灰度熵法的最佳阈值,并采用递推方式去除迭代过程中适应度函数的冗余运算,大大提高了运行速度;最后,将2维Tsallis灰度熵阈值选取方法的运算转化为两个1维Tsallis灰度熵法的运算,计算复杂度从O(L2)进一步降低到O(L)。实验结果表明,与2维最大Shannon熵法、2维最大Tsallis熵法及2维Tsallis交叉熵法相比,所提出的两种方法可以大幅提高图像分割质量和算法运行速度。     

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。     

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。     

基于二维Tsallis交叉熵直线型图像阈值分割方法

Tsallis熵具有非广延性,其用于图像分割取得了比Shannon熵好的分割效果.但传统Tsallis熵分割主要基于点的分割,其不足处在于忽略边界区域的信息.为消除忽略边界区域信息给图像分割带来的不足,在二维Tsallis交叉熵基础上提出了二维Tsallis交叉熵直线型分割方法,并将聚类小生境粒子群算法应用于最佳二维阈值的搜索当中,最佳阈值搜索速度有了明显提高,所得阈值较为理想.实验表明此方法取得了比传统Tsallis熵分割法较好的分割效果.     

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。     

基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的阈值分割

针对灰度级-平均灰度级直方图的二维Tsallis交叉熵阈值分割法存在错分、计算复杂度较高问题,提出一种基于灰度-梯度二维对称Tsallis交叉熵的阈值分 割方法。构建新的灰度-梯度二维直方图,更加全面地考虑目标点和背景点;导出基于该直方图区域划分的对称Tsallis交叉熵阈值选取公式;采用基于tent映射的 混沌小生境粒子群优化算法搜寻二维最佳阈值向量,并引入快速递推算法降低其适应度函数的计算复杂度。实验结果表明,与基于灰度级-平均灰度级直方图的 二维Tsallis交叉熵阈值分割法相比,该方法能够使分割后的图像边缘更加准确,类内灰度更加均匀,且实时性提高了30倍。     

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。     

基于BBO算法的二维交叉熵多阈值图像分割*

针对复杂图像的分割问题,提出一种基于生物地理学优化算法(BBO,Biogeography-Based Optimization)的二维交叉熵多阈值图像分割方法。首先,根据二维直方图斜分法得出交叉熵阈值选取公式,并将此推广到多阈值分割,以求得多个极值提高分割效果,由于二维交叉熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题,然后引入BBO算法的思想,实现对多个阈值快速精确地寻优,最后,对标准图像进行分割以验证该算法。结果表明此算法比二维交叉熵穷举法计算效率高。     

An efficient method for multilevel color image thresholding using cuckoo search algorithm based on minimum cross entropy

Among various thresholding methods, minimum cross entropy is implemented for its effectiveness and simplicity. Although it is efficient and gives excellent result in case of bi-level thresholding, but its evaluation becomes computationally costly when extended to perform multilevel thresholding owing to the exhaustive search performed for the optimum threshold values. Therefore, in this paper, an efficient multilevel thresholding technique based on cuckoo search algorithm is adopted to render multilevel minimum cross entropy more practical and reduce the complexity. Experiments have been conducted over different color images including natural and satellite images exhibiting low resolution, complex backgrounds and poor illumination. The feasibility and efficiency of proposed approach is investigated through an extensive comparison with multilevel minimum cross entropy based methods that are optimized using artificial bee colony, bacterial foraging optimization, differential evolution, and wind driven optimization. In addition, the proposed approach is compared with thresholding techniques depending on between-class variance (Otsu) method and Tsalli’s entropy function. Experimental results based on qualitative results and different fidelity parameters depicts that the proposed approach selects optimum threshold values more efficiently and accurately as compared to other compared techniques and produces high quality of the segmented images.     

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.     

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。     

改进的二维最小卡方散度图像分割方法

传统的交叉熵阈值法具有抗噪性能差,计算时间长等问题。为了改进算法的性能,提出了一种二维最小卡方散度图像阈值化分割新准则,构建了基于改进中值滤波的新型二维直方图。利用对称卡方散度描述分割前后图像之间的差异程度。使用关键阈值对滤波图像进行分割,达到最佳的分割效果。实验结果表明,与二维Otsu和二维最小交叉熵法相比,提出的方法不仅大大缩短了分割时间,而且分割性能与抗噪性能更强。