应用改进状态转移算法优化多阈值图像分割

针对多阈值图像分割中阈值求解效率低、精度不足的问题,提出了一种基于改进状态转移算法的图像多阈值分割方法.改进状态转移算法的伸缩变换采用一种方差自适应的正态分布策略,增强了算法在初期包含全局最优解的可能性,以及算法在后期的收敛性.另一方面,通过精英解集加权和来确定邻域中心,增加了群体间的交流,能充分利用精英解集间的信息实...     

基于改进鱼群算法的多阈值图像分割

为了实现图像的有效分割,提出了一种基于改进鱼群算法的多阈值图像分割方法。引入领域搜索的思想对基本人工鱼群算法做了进一步改进;然后对最大熵函数进行全局优化,改进后的算法能够根据人工鱼的个体适应度大小和种群的分散程度自动调整鱼群控制参数,在保证群体多样性的同时加快了算法的收敛速度;最后得到分割图像的最佳阈值,克服了基本鱼群算法后期收敛性差、易陷入局部最优等问题。实验结果表明,所提算法能够获得较稳定、快速和准确的图像分割。     

基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法

针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法。算法将苹果图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进混合蛙跳算法的适应度值,通过改进的混合蛙跳算法寻找最大的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对花牛苹果图像进行分割。选取强光、较强光、较弱光和弱光条件下四幅花牛苹果图像进行分割实验,结果表明,采用基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效改善花牛苹果图像的分割效果。     

基于进化规划的最大类间方差的图像分割算法

图像分割是计算机视觉中一个关键的技术.在分析了最大类间方差算法(Ostu算法)求阈值进行图像分割以及进化规划原理的基础上,提出了一种自动阈值选取的图像分割的算法.该算法以灰度图像的灰度最大类间方差作为适应度值,将图像分割问题看作为一个全局数值优化问题,利用进化规划全局寻优和快速计算的特点,搜索一个最佳阈值用于图像分割.最后基于实例对其与传统Ostu算法进行性能比较和效果验证.结果表明,本方法在图像分割过程中具有速度快,效果好的特点.     

基于改进遗传算法的自动阈值图像分割方法

图像分割法在图像分割的过程中只考虑象素的灰度值,没有考虑空间特性和存在计算复杂性过大的缺陷,影响图像效果.针对上述问题,提出一种基于改进遗传算法的自动阈值图像分割算法.方法对遗传算法中的编码办式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进.把图像分割最佳阈值选取转换成优化问题.利用改进遗传算法的寻优高效性求解最佳阈值,实现图像分割.仿真结果证明,新算法极大地缩短了寻优时间,增强了图像分割过程中的抗噪性能,提高了图像分割的效率.从而有利于计算机视觉的后续处理,可以实现实时图像分割,具有实用价值.     

基于改进蜻蜓算法的多阈值彩色图像分割

针对传统的蜻蜓算法在处理图像分割问题时收敛速度慢及分割精度低等问题,提出基于混沌初始化和反向学习策略的蜻蜓算法,并将其有效地应用到多阈值彩色图像分割中.改进后的蜻蜓算法IDA(Improved Dragonfly Algorithm)不仅可以提高初始种群的质量,而且可以扩大种群的搜索范围,更加稳定快速地收敛于全局最优解...     

基于改进的最大类间方差算法的图像分割研究

每种图像分割方法都只利用了图像信息中的部分特征,必然带有局限性,因此只能针对各种实际应用领域的需求来适当选择所需的方法.比较了几种阈值分割和边缘检测算法,着重研究了最大类阃方差算法,并对其进行改进.针对不同的图像进行了仿真,对实验结果进行了分析、研究、比较.结果表明,改进的Otsu算法能有效地提高图像分割的质量.     

基于优化算法与多尺度差分的图像分割方法

为了使图像分割算法能够满足实时性要求,针对Otsu法计算量大的问题,将类间方差进行连续域扩展,推导出速度较快的黄金分割法;应用灰度差分直方图进行分割,能够根据多尺度灰度差分直方图得到候选集,将搜索次数减少到候选集中元素个数,计算量小、速度快;结合两者可以实现图像的快速分割。仿真实验和实际应用表明,该方法不仅分割效率高,而且能够得到很好的分割效果。     

基于莱维飞行樽海鞘群优化算法的多阈值图像分割

针对Otsu算法用于多阈值图像分割中存在运算时间长和精度低的不足, 利用群智能优化算法对图像分割算法进行优化.本文首先应用莱维飞行算法对樽海鞘群优化算法进行改进, 将多阈值Otsu函数作为优化算法的适应度函数, 利用改进后的LSSA寻找适应度函数的最大值, 同时获得相对应的多阈值.其次, 通过对几幅基本图像、伯克利大学图像分割库中的图像和实际污油图像进行多阈值Otsu分割研究, 在最佳适应度值、PSNR、SSIM指标以及算法耗时方面进行对比分析.实验结果表明本文提出的算法可以获得更为准确的分割阈值和更高的分割效率.     

基于WQPSO算法的多阈值图像分割算法的研究

引入基于量子行为的粒子群算法（QPSO）应用于图像分割。QPSO不仅参数个数少、随机性强,而且能覆盖所有解空间,但由于QPSO的后期局部搜索能力较弱,因此提出一种基于小波变异的量子粒子群优化算法（WQPSO）以增强其局部搜索能力,保证算法的全局收敛性。把图像分割看成一个最优化问题,以最大类间方差法（OTSU）为例,对比了WQPSO、标准粒子群算法（PSO）和QPSO在阈值处理中的性能,实验结果表明WQPSO完全满足实时系统精确度和准确性的要求,具有无可比拟的图像分割效果。     

细胞膜机制萤火虫算法优化多阈值Otsu图像分割

图像阈值分割是将灰度图像转换为二值图像的常用图像分割方式.经典多阈值Otsu算法对复杂图像进行分割取得了很好的效果,但是其采用穷举方法来寻找最优阈值是非常耗时的.针对这一问题,本文提出了一种基于细胞膜和自适应步长萤火虫混合优化算法的多阈值Otsu图像分割方法.利用萤火虫算法的启发式搜索来寻找图像分割的最优阈值很好地降低了算法的时间复杂度,并且在萤火虫算法中混合细胞膜算法很好地解决了萤火虫算法的\"早熟\"现象.实验结果表明,与经典多阈值Otsu法和萤火虫算法优化多阈值Otsu法相比,本文提出的算法具有更高的收敛速度和更好的图像分割效果,并且有效解决了萤火虫算法易陷入局部最优的问题.     

Otsu多阈值快速求解算法

最大类间方差(Otsu)方法计算简单,分割效果良好,广泛应用于图像的单阈值分割。为了使Otsu方法能够适应于更加复杂的图像,很多学者对其进行了多阈值的推广,但存在计算量大、效率低的问题。针对此不足,对Otsu方法也进行了多阈值的推广,首先划分直方图区间,然后采用快速二分法求取区间中的阈值以实现Otsu方法的多阈值扩展,使其在保持良好分割效果的基础上大大节省了时间。实验说明了该算法的有效性。     

布谷鸟搜索算法在多阈值图像分割中的应用

穷举式搜索在寻找多个分割阈值时,计算较为复杂.为解决该问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法的多阈值图像分割算法.以Otsu法设计适应度函数,利用布谷鸟搜索算法的并行寻优性能寻找待分割图像的最优阈值.实验结果表明,与细菌觅食算法和人工蜂群算法相比,该算法的寻优速度更快,找到的阈值质量更高.     

结合灰度均衡和改进遗传算法的图像阈值分割

图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的重要技术。为实现高质量的数字图像分割,提出了一种结合图像灰度均衡和改进遗传算法的数字图像阈值分割方法。创新点在于一方面采用结合了最大类间方差法的改进遗传算法,并对遗传算法性能加以改进;另一方面,对图像进行了灰度均衡的图像前处理,使得算法具有更广泛的适应性。实验显示,方法克服了常见的图像阈值分割方法在处理灰度图像时出现的图像细节难以保留的问题,能够稳定地获得图像的最优阈值,实现保留图像细节的分割效果。     

基于自定义灰度空间分布密度矩阵的Otsu改进算法

Otsu自适应阈值法作为图像阈值分割的经典算法,在图像处理与模式识别领域有着广泛应用.将图像中灰度级的空间分布特性应用到图像分割中,自定义适当的灰度空间分布密度矩阵结合先验知识,提出Otsu改进算法.实验证明在图像中目标与背景的灰度差异不是特别大的情况下,该算法的分割效果优于经典的Otsu算法以及其它分割算法.     

多阈值优化交互式分割算法及其在医学图像中的应用

针对交互式图像分割方法对边界模糊的医学图像进行分割时通常需要用户标记较多的初始种子或进行二次交互的不足,提出了一种简化标记的多阈值优化交互式分割算法。该算法在GrowCut交互式算法基础上通过引入图像灰度直方图的多个阈值自动生成初始种子模板,并利用改进的细胞自动机迭代算法实现图像分割。算法简化了用户操作,提高了分割精度。应用该算法分别对临床100张肝脏图像和牙菌斑图像进行分割,结果显示了该算法的良好性能。     

多阈值图像分割的模糊粒子群优化算法

把粒子群算法应用到多阈值图像分割中,结合已有的模糊C-均值聚类法提出了一种基于模糊技术的粒子群优化多阈值图像分割算法。FCM聚类算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解。PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将FCM聚类算法和PSO算法结合起来,将FCM聚类算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明新算法在最大熵评判准则下能够得到最优阈值。     

基于微分进化的PCNN图像分割方法

脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种新型神经网络,可以应用于图像分割。然而在对PCNN的研究应用中,其模型参数的合理确定是个难点,这在很大程度上限制了PCNN的应用。针对这一问题,提出一种基于微分进化的PCNN图像分割方法。该方法使用微分进化算法来实现脉冲耦合神经网络参数的自动设定,并通过将其应用于图像分割,将分割结果与其他优秀分割方法比较,从而验证了该方案的正确性与可行性。     

求解旅行商问题的位置-次序编码差分演化算法

首先利用“差异算子”和“选择算子”描述了差分演化算法(DE)的基本原理,然后提出了一种新的、通用的特殊编码方法：位置 次序编码法,并利用此编码方法,提出了求解著名旅行商问题的离散差分演化算法：基于位置 次序编码的差分演化算法(PODE)。对于TSPLIB中两个不同规模的旅行商问题实例的计算表明,PODE算法具有极好的收敛性和稳定性     

基于一种自适应选择机制的混合优化算法

针对于微分进化(DE)和粒子群优化(PSO)算法收敛精度较低和收敛速度慢的缺点,提出了基于这两种算法的混合优化算法DEPSO。该算法引入了两个新的变量指标,即在迭代过程中种群个体适应值有所优化的概率及种群的全局最优值的变化情况,通过采用这两个变量所形成的一个二维合理的选择机制,实现下一个迭代过程中关于算法的选择迭代问题。该算法一方面参数较少,实现简单;另一方面,利用新引入的第二个变量指标避免种群陷入早熟。对几种典型的测试函数进行数值模拟实验,结果表明与传统的算法比较,新的算法具有收敛精度高和收敛速度快的特点,同时对于高维的问题依然表现出较好的效果。