改进的细菌觅食算法在图像分割中的应用

针对一些仿生算法应用于图像分割时其搜索速度缓慢,易陷入局部最优等问题,提出一种改进的细菌觅食算法,并将其应用到图像分割领域。首先,把传统细菌觅食算法的趋化算子的固定步长替换为动态步长,把其迁徙算子的固定迁徙概率替换为动态迁徙概率;然后,利用图像的灰度直方图作为特征,并使用改进的细菌觅食算法进行图像分割。实验结果表明,使用基于改进细菌觅食算法的图像分割方法,在准确率和速度方面都优于其他传统仿生算法。     

PCNN文本图像分割的细菌觅食优化算法

为解决脉冲耦合神经网络(pulse-coupled neural network,PCNN)模型参数人工凭经验和需要反复实验才能确定的难题,提出一种基于改进的PCNN模型.以最大类间方差函数作为细菌觅食算法的适应度函数,采用细菌觅食优化算法搜索最优参数的图像分割算法,避免了人工实验设定参数的盲目性.实验结果表明,该算法可以有效实现文本图像分割,并且分割效果明显优于对比算法.     

基于模拟退火并行算法的二维熵多阈值分割

针对二维熵法在多阈值分割时计时长、复杂性高等问题,引入模拟退火并行遗传算法对该算法实行优化,构造模拟退火并行遗传算法搜索二维最大熵值中的最优阈值,对二维熵法在多阈值分割经模拟退火并行遗传算法搜索改进前后的结果进行说明及对比。此优化算法比传统的模拟退火算法时间缩短了71.5%,说明此算法大大提高了分割效率,不仅能保证图像分割精度,而且能加快获得最佳阈值的速度,是一种有效且实用的图像分割方法。     

基于均值距离的图像分割方法

针对医学图像分割中存在的分割类数不易确定的问题,利用常用均值间的不等式关系构造出了一种新的分割类数判据--均值距离函数,并将均值距离函数与模拟退火算法相结合,提出了一种基于均值距离的分割算法。该算法以均值距离函数作为目标函数,采用模拟退火算法进行优化,在整个搜索空间中寻找最优分割阈值,弥补了模糊C均值算法(fuzzy C-means,FCM)分类类数难以确定、搜索过程容易陷入局部极值的缺陷。实验结果表明,算法对含有病灶的医学图像能够进行自动分割,并且分割速度明显高于基于互信息的分割方法。     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值,基于粒子群优化算法提出了一种多阈值图像分割方法.由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数,用粒子群算法对其进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割.将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出,该算法不仅可实现正确的图像分割,并可使分割速度大大提高.     

二维最大类间方差和遗传算法在红外图像分割中的应用

为了改善红外图像的分割效果,将二维最大类间方差算法应用于红外图像分割,通过二维最大类间方差算法选取阈值将红外图像分为目标和背景,并结合遗传算法,利用遗传算法搜索最优解的能力,加快二维最大类间方差算法寻找阈值的速度,提高分割效率.     

基于改进的二维Otsu法及PSO的火灾图像分割

针对传统的二维灰度直方图区域划分误差大和运算速度慢等问题,提出一种基于二维直方图和粒子群优化的阈值分割算法,即改进的二维最大类间方差法的粒子群优化算法.利用该算法在二维灰度空间上自适应搜索最优阈值,根据最优阈值对图像进行分割.选取森林火灾火焰图像,对其进行图像分割仿真实验.实验结果表明,该算法的分割效果较好,具有很好的抗噪性能,可有效提高运算速度,且实时性较好.     

基于量子粒子群算法的双阈值图像分割方法

为了提高图像分割效率,将量子粒子群算法QPSO应用于图像阈值分割领域,并在QPSO算法基础上提出了一种基于边界控制的量子粒子群阈值分割算法BQPSO.改进算法BQPSO引入了边界控制策略,使得飞越搜索区域的粒子不再聚集到区域的边界,而是回到搜索区域内边界附近的某一位置,保持了群体的多样性,有效地避免了算法陷入局部最优解,增强了算法的全局搜索能力.实验结果表明,与遗传算法GA、粒子群算法PSO和标准量子粒子群算法QPSO的阈值寻优结果相比较,BQPS0算法在运算效率、阈值搜索精度和稳定性以及图像分割效果等方面均具有明显的优势.     

菌群优化方法及其应用研究综述

菌群优化是近年新提出的一种群体智能优化方法.在介绍几种典型菌群优化方法的基础上,着重对细菌觅食算法的相关文献进行了关键词分析,结合关键词及原始细菌觅食算法的不足,从参数与结构优化、多算法混合、算子改善、多目标优化改造等4个方面对菌群优化方法的改进研究进行了综述.同时,对其在各典型工程领域的应用进行了介绍.最后,对菌群优化方法的发展方向进行了分析展望.     

基于粒子群优化算法的多阈值图像分割

为确定图像分割的最佳阈值，基于粒子群优化算法提出了一种多闽值图像分割方法．由最大熵或最大类间方差法得到优化的目标函数，用粒子群算法对其进行优化，得到分割的最佳阈值，并用该阈值对图像进行分割．将分割结果与遗传算法的多阈值分割结果相比较可以看出，该算法不仅可实现正确的图像分割，并可使分割速度大大提高．     

SAR图像的二维灰熵模型快速分割方法

为提高图像分割速度和抵抗噪声的能力,综合利用小波分析、遗传算法、图像熵和灰色理论,提出一种基于二维灰熵模型的快速SAR图像分割方法．该方法首先对待分割图像进行小波变换,将表征图像概貌特征的低频信息重构为概貌图像,表征图像细节和边缘的部分高频信息重构为梯度图像,然后构造两者的概貌-梯度共生矩阵模型,根据最大熵原理设计二维灰色熵模型作为遗传算法的适应度函数．最后,利用遗传算法高效、并行的寻优能力,通过选择、交叉和变异等遗传操作快速逼近最佳阈值．实验表明,该方法不仅在图像分割过程中能够滤除SAR图像中的噪声,而且分割速度明显加快．     

二维直线型Renyi熵阈值分割方法

考虑到噪声对图像的影响,提出了二维直线型Renyi熵阈值分割方法,由于二维方法的运算量太大,给出了二维直线型Renyi熵方法的快速递推公式。实验表明,对于噪声图像二维直线型Renyi熵阈值法可以获得比传统二维Renyi熵更好的分割结果。     

自适应熵疫苗算子的免疫图像分割方法

本文针对二维熵图像分割算法存在计算量巨大的问题,基于免疫调节机制,设计了一种新的图像分割方法．该方法利用免疫疫苗理论,并与熵理论相结合,提出了熵疫苗算子．熵疫苗作为抗体疫苗进行选择,通过熵运算,提取更新疫苗库,从而使得最优分割阈值的形成及疫苗库的更新具有自适应性,疫苗的选择更加准确有效．仿真实验表明熵疫苗算子加快了算法的搜索速度、提高了算法的适应性．该算法对复杂图像具有良好分割效果和较强的实时处理能力．     

免疫遗传算法在图像分割中的应用

为了提高在连续多帧图像中背景提取的计算速度,提出了一种利用免疫思想的改进型遗传算法．该算法利用灰度图像的直方图熵作为评价标准对图像进行背景分割．相对于传统方法,可以大幅度提高连续多帧图像的背景提取速度．     

最大熵阈值的红外图像人体目标分割方法

为了有效地分割红外图像中的人体,提出了一种基于最大熵阈值的红外图像人体目标分割方法.对红外图像进行滤波处理消除噪声干扰,分别计算图像的目标熵和背景熵,最大化目标与背景熵的和,在目标和背景的分布中获得最大信息,以此为准则选择分割阈值.利用形态学方法进行后处理进一步消除噪声干扰.实验结果表明:与经典的阈值分割方法相比,文中方法效果更好,且运算速度快.     

基于区域连通性分析的视网膜血管分割方法

为了解决传统的视网膜分割方法中存留的难以分割小血管和低对比度区域血管等问题,提出了一种新的视网膜血管分割算法-区域连通性分析的方法。首先对同一幅图像分别进行对比度受限自适应直方图均衡化和二维高斯匹配滤波进行预处理,然后使用最佳熵阈值分割方法对两幅预处理之后的图像进行分割,最后采用血管区域连通性分析的方法进行分析,提取出血管区域。通过对比专家人为提取的结果,使用本文算法分割出的血管图像接近于手动提取结果。实验结果证明,基于区域连通性分析的方法可以有效提取出视网膜血管。     

基于遗传算法的二维熵法

图像分割方法中的二维熵法的计算时间较长.为了提高其计算效率,将遗传算法和二维熵法结合起来,同时考虑了孤立像素点的灰度信息和像素点的空间相关性,并对简单遗传算法的复制和交叉算子进行了改进,利用遗传算法高效快速的特点,克服了二维熵法的缺点.试验结果表明,本算法在保证分割质量的同时,提高了运算效率.     

基于GLCM皮棉白色异性纤维识别算法

通过对皮棉与白色异性纤维图像的纹理特征分析,发现灰度共生矩阵的熵可用来有效判别皮棉中是否含有白色异性纤维.根据皮棉和白色异性纤维的灰度值特点,对灰度级进行不等距分段压缩,提出基于纹理特征的阀值分割法,采用熵阀值法分割皮棉中的白色异性纤维.实验结果表明,不等距压缩灰度级方法可有效减少计算时间,并能同时保证判别的精确度,此算法能有效提高皮棉中白色异性纤维识别的速度和精度.