基于改进PSO的三维Tsallis熵图像分割

针对二维Tsallis熵图像分割不精确以及优化图像阈值分割函数的元启发式优化算法容易陷入局部最优这两个问题，提出了一种新的三维Tsallis熵阈值分割法以及一种新的改进粒子群优化算法。通过引入均值、中值、梯度三种因素，构建出三维直方图，并结合Tsallis熵理论提出了一种三维Tsallis熵阈值分割法。为了避免粒子群优化算法陷入局部最优，通过引入综合学习策略并改进粒子群优化算法的迭代方式，提出了综合学习改进粒子群优化算法。将提出的三维Tsallis熵阈值分割法与综合学习改进粒子群优化算法结合进行图像分割。与其他元启发式算法相比，综合学习改进粒子群优化算法能在低维环境下有效避免局部最优。实验结果表明相比于二维Tsallis熵阈值分割法，三维Tsallis熵阈值分割法分割效果更好，且具有更好的抗噪性能。由此可以表明综合学习改进粒子群优化算法结合三维Tsallis熵进行图像分割可以取得更好的结果。