基于量子空间的粒子群算法在图像分割中的应用研究

研究图像的空间信息和灰度的图像分割,从中提取感兴趣的目标.传统的粒子群算法后期容易陷入早熟收敛状态,阈值选取时不能保证概率为1时收敛到全局最优解,导致计算时间延长,计算量增大,运算效率较低,抗噪能力差,最终造成分割效果不好.为了提高图像分割效率和分割精度,提出一种基于量子空间的粒子群算法的图像分割算法( QDPSO算法).该方法通过最优阈值来划分像素,实现图像分割.实验结果表明,与传统的粒子群分割算法相比,该算法不仅得到了更高的分割精度,还大大减少了计算量,能够一定程度上改善图片分割的效率和质量.     

量子粒子群算法在图像分割中的应用

引入了一种广泛而实用的方法——基于量子行为的粒子群算法的理论应用于图像分割领域。QPSO算法不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛性。文章中把图像分割问题看成一个最优化问题,以最小误差法为例,对比了所提算法和标准粒子群算法在阈值处理中的性能,并用实验证明了所提算法的可行性。     

基于量子粒子群算法的Ostu图像阈值分割

二维Ostu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Ostu方法计算量大的特点,采用量子粒子群算法来搜索最优二维阈值向量,每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过各个粒子的飞行来获得最优阈值.结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Ostu方法的实时应用.     

基于量子粒子群的改进模糊聚类图像分割算法

提出了一种基于量子粒子群的改进模糊聚类图像分割算法。针对FCM图像分割算法对聚类中心初始值比较敏感的缺点,利用量子粒子群优化算法强大的全局搜索能力寻找最优解,能够有效降低图像分割算法对初始值的依赖程度;同时,用一种新的基于簇密度的距离度量公式来计算图像特征点与聚类中心点的距离,其在确定类中心时考虑数据集的全局信息,并且在迭代过程中采用动态隶属度,能够降低噪声干扰。仿真实验结果证明改进算法具有较好的性能。     

基于高斯扰动量子粒子群优化的图像分割算法

研究图像提取问题,在处理由不同种类纹理区域组成的彩色图像时,针对克服量子粒子群优化(QPSO)聚类算法由于早熟现象导致图像分割过程中难以计算出精确纹理区域,为了能准确提取图像目标和提高精度,提出了基于高斯扰动的量子粒子群优化(GQPSO)的新型聚类算法.受益于高斯扰动,GQPSO 改善了 QPSO 固有的多样性下降和陷入局部早熟的问题,而快速逼近全局最优解.对 Berkeley Segmentation 数据库中的 6 幅图像的分割实验结果表明,相比于 PSO 和 QPSO,GQP-SO 的聚类效果和性能均有明显改善.     

基于改进粒子群算法的二维阈值图像分割

二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。针对二维Otsu方法计算量大的特点,采用量子粒子群算法来搜索最优二维阈值向量, 每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过各个粒子的飞行来获得最优阈值。结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Otsu方法的实时应用。     

基于改进粒子群算法的图像闭值分割方法

针对图像提取问题,最优阈值选取是否合理对图像分割效果至关重要。在处理不同种类图像区域时,粒子群算法(PSO)由于早熟现象难以准确计算最优分割阈值,因此导致图像分割准确率低。为了提高图像分割准确率且准确地提取出图像目标,提出一种基于混沌粒子群算法(CPSO)的图像阈值分割方法。受益于混沌运行的遍历性、对初始条件的敏感性等优点,CPSO很好地解决了PSO的粒子群过早聚集和陷入局部最优等难题,加快了全局搜索最优解的能力。采用具体图像对CPSO算法图像分割性能进行仿真实验,结果表明,相比于其它图像分割算法,CPSO不仅加快了运算速度,提高了图像分割效率,而且提高了图像分割准确率,非常适合于图像实时分割处理。     

基于粒子群优化算法的最佳熵阈值图像分割

图像分割是自动目标识别的关键和首要步骤。群智能作为一类新兴的演化计算技术已被越来越多的研究者关注。论文研究将群智能中的粒子群优化算法应用到图像分割中,提出了一种新的图像分割算法。新方法基于最佳熵阈值分割技术,用粒子群优化算法自适应选取分割阈值,基于Bayes定理和随机状态转移过程对新算法收敛性的分析表明,新方法能以概率1找到图像的最佳熵阈值。在仿真实验中,针对基准图像和SAR图像分割问题,将遗传算法与粒子群优化算法分别独立运行10次,对10次得到的阈值以及均值、方差进行了比较,并将运行时间作为算法复杂度的评价指标。统计结果显示,论文算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显较短。仿真结果表明,基于粒子群优化的图像分割算法是可行的、有效的。     

基于粒子群的图像分割

图像分割是图像处理的关键问题之一,为了能够快速有效地选取最优阈值进行图像分割,引入了粒子群算法（PSO）对阈值分割进行优化,提出基于PSO的最大熵图像分割,基于PSO的最大类间方差图像分割以及基于PSO的最小误差图像分割,并进行了分析和研究,可以得出该三种方法可以准确、快速地获取最优阈值进行图像分割。     

基于粒子群优化算法的改进Snake模型的图像分割方法

虽然Snake模型是一种有效的基于参数的轮廓探测方法,但由于其对初始位置过于敏感,不但参数选取缺乏严格的理论指导,且不能处理拓扑结构改变的问题。为此,针对Snake模型在弱边缘处容易溢出等不足,首先通过引入区域信息对Snake模型的图像力进行了修正,然后对Snake模型容易陷入局部极小化的问题,利用粒子群优化算法的全局优化特性和良好的数值稳定性来对Snake模型的分割结果进行优化。人工合成图像和医学图像的实验结果表明,该方法是有效的。     

基于混沌粒子群算法的多阈值图像分割

针对单阈值图像分割方法在求取比较复杂的图像时效果不理想及粒子群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割方法。该方法利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与多阈值法相结合作全局搜索,实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的多阈值图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,并且运行时间不随阈值数目的增加而显著增加。     

基于小生境粒子群算法的图像分割方法

为了得到分割图像的最佳阈值,提出了一种基于小生境粒子群算法的图像分割方法。小生境粒子群算法通过划分小生境的方法,保持了物种的多样性,克服了粒子群算法容易陷入局部解,后期收敛速度慢的缺点,提高了算法的全局寻优能力。该方法基于最大类间方差阈值分割技术,用小生境粒子群算法对适应度函数进行优化,得到最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割。实验结果表明,与最大类间方差法,基于基本粒子群算法的最大类间方差分割法相比,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且分割速度也得到了提高。     

基于积分图和粒子群优化的肤色分割

为了更快地将肤色区域从图像中分割出来,在二维Ostu方法的基础上,提出了一种将积分图和粒子群优化相结合用于寻找最优分割阈值点的新方法。该方法通过对经过颜色补偿后的图片在YCbCr颜色空间中用二维高斯肤色模型计算肤色概率图,根据二维Ostu算法确定粒子群优化的目标函数,将积分图的方法用于粒子群优化中目标函数的计算,在有效地获取最佳阈值点的同时减少了计算量。实验表明,该方法能有效并且快速地分割出肤色区域。     

基于粒子群的改进模糊聚类图像分割算法

基于粒子群优化的改进模糊聚类图像分割算法将微粒群搜索聚类中心作为图像分割的聚类初值,克服了FCM分割算法对聚类中心初值敏感的缺点,大幅提高了图像分割算法的计算速度。改进的模糊聚类图像分割算法,一方面考虑到像素的空间位置信息和相互邻域之间像素有很大的相关性,在目标函数中引入邻域惩罚函数;另一方面提出聚类在二维方向上进行更新的思想,建立了包含邻域单元熵的新聚类目标函数。实验结果表明,该方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,对初始聚类中心不敏感,抗噪能力强,是一种有效的模糊聚类图像分割方法。     

基于微粒群优化的模糊C-均值聚类图像分割

模糊C-均值聚类算法广泛用于图像分割,但存在聚类性能受类中心初始化影响,且计算量大等问题.为此,提出了一种基于微粒群的模糊C-均值聚类图像分割算法,该方法利用微粒群较强的搜索能力搜索聚类中心:由于搜索聚类中心是按密度进行,计算量小,故可以大幅提高模糊C-均值算法的计算速度.实验结果表明,该方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现图像的快速分割.     

基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法

针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题,提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤,在提出的方法中,首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数;然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割,通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析（包括鲁棒性、效率和收敛性）,并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示,提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差,证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。     

基于微粒群优化的模糊C-均值聚类彩色图像分割

模糊C-均值聚类算法广泛用于图像分割,但存在聚类性能受类中心初始化影响,且计算量大等问题。为此,提出了一种基于微粒群的模糊C-均值聚类图像分割算法,该方法利用微粒群较强的搜索能力搜索聚类中心。由于搜索聚类中心是按密度进行,计算量小,故可以大幅提高模糊C-均值算法的计算速度。实验表明,这种方法可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现图像的快速分割。     

粒子群算法优化归一化划分的彩色图像分割

为克服谱聚类算法求解归一化彩色图像划分时计算复杂度高、寻优能力差的不足,先对彩色图像各通道进行模糊C均值聚类,综合各通道聚类结果获得待分割图像,构造无向带权图;再使用二进制离散化粒子群算法替代谱聚类算法求解归一化划分准则的最小值,最后通过最优粒子获得分割结果。实验表明该方法耗时少,能完整准确地提取彩色图像中的目标。     

基于最大模糊熵和微粒群的双阈值图像分割

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.