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该文研究了基于二维模糊信息熵的图像分割方法,针对二维模糊信息熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于优化微粒群算法的二维最大熵图像分割方法。DPSO算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。同时,为了避免该算法收敛到局部最优解的问题,在算法中引入了变异策略。通过实验显示了该算法在收敛性和计算效率上较QPSO在内其它优化算法具有更好的优越性。 相似文献
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基于量子遗传算法的二维最大熵图像分割 总被引:4,自引:0,他引:4
图像分割二维最大熵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。依据量子遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,提出了一种基于量子遗传算法的二维最大熵算法,与基于标准遗传算法的二维最大熵算法相比较,取得了更好的实验效果。 相似文献
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基于最大模糊熵和微粒群的双阈值图像分割 总被引:1,自引:1,他引:0
基于最大模糊熵准则和微粒群算法,提出了一种新的双阈值图像分割方法.该方法通过定义3种模糊隶属度函数,将图像模糊划分为暗、灰和亮3个不同的区域.同时采用微粒群算法搜索最大模糊准则下模糊参数的最优组合,进而确定图像的两个最佳分割阈值.仿真结果表明,该算法具有良好的分割效果和较强的实时处理能力. 相似文献
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将微粒群算法运用于二维最大熵图像阈值分割法。首先构建图像分割的二维最大熵准则函数,然后采用适用于整数规划的微粒群算法最大化该准则函数,最终实现含噪声干扰下图像的有效分割。分割实验表明,该方法具有较强的抗噪声能力,且比普通和基于遗传算法的二维最大熵法运算速度更快。 相似文献
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基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法 总被引:4,自引:4,他引:4
该文研究了基于二维最大熵的图像分割方法,针对二维最大熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法.该方法运用微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值对作为阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了离散的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大的提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法. 相似文献
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图像分割的二维最大熵遗传算法 总被引:34,自引:4,他引:34
将遗传算法运用于二维最大熵图像阈值分割法。首先对二维阈值坐标进行编码,然后依据二维最大熵准则建立适应度函数,在适当的交叉率和变异率下,最终实现强噪声干扰下图像的有效分割。分割实验表明,文中方法较一给最大熵法具有更强的抗噪声能力,较普通二维最大熵法运算速度更快。 相似文献
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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. 相似文献
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研究了基于二维最大熵的图像分割算法,针对基于二维最大熵的图像分割算法存在的计算复杂度高、计算时间长等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的二维最大熵算法。该方法利用类似载波的方法将混沌序列映射至双阈值的二维空间,之后利用混沌遗传算法搜索最佳阈值进行图像分割。实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了有效的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法。 相似文献
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基于混沌遗传算法的二维最大熵图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了基于二维最大熵的图像分割算法,针对基于二维最大熵的图像分割算法存在的计算复杂度高、计算时间长等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的二维最大熵算法.该方法利用类似载波的方法将混沌序列映射至双阈值的二维空间,之后利用混沌遗传算法搜索最佳阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了有效的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法. 相似文献
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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。 相似文献
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在传统二维最大熵图像阈值分割算法中,二维直方图主对角区域的概率和近似为1的假设不够合理,且算法耗时较多.为此,提出一种新的最大熵分割算法.根据灰度级和韦伯局部描述子(WLD)建立二维WLD直方图(2D-WLDH),将其用于最大熵的阈值分割,并设计快速递推算法,以提高运行速度.实验结果表明,该算法的运行时间较少,分割效果较好. 相似文献
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一种结合二维Otsu法和模糊熵的图像分割方法 总被引:6,自引:3,他引:3
提出了一种结合二维Otsu法和模糊熵的图像分割方法,先采用二维Otsu法对图像进行初步分割,再采用模糊熵作后续处理,以弥补忽略边界信息带来的问题.实验结果表明,对于含噪图像,该方法的后处理效果是比较理想的. 相似文献