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最佳熵阈值图像分割

研究图像的空间信息和灰度的信息图像分割,从中提取感兴趣的目标.针对传统阈值算法虽然考虑了图像的空间信息,但是由于解空间维数增加,搜索范围增大,导致了计算时间延长,求解最优阈值的速度较低,同时传统二维熵的计算中只考虑了像素的概率,忽略了灰度的概率,导致分割不准确.为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,提高分割精确度和最优阈值的求解速度,提出一种基于粒子群算法的阈值分割方法(PSO-SDAIVE算法).算法对传统的二维直方图进行改进,生成差值属性灰度直方图,同时对灰度均值和二维熵的计算进行改进,生成空间差值属性信息值熵(SDAIVE),最后用粒子群算法来搜索SDAIVE的最大值.对头部CT图像进行分割进行了仿真,实验结果表明,能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显较短,证明粒子群优化的图像分割算法是可行和有效的.     

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。     

基于小波变异粒子群和模糊熵的图像分割

基于粒子群和模糊熵的图像分割算法用于各种图像分割时,由于基本粒子群算法存在易陷入局部最优以及过早收敛的缺点,使得该算法难以得到理想的分割效果。针对此问题,提出了一种基于小波变异粒子群和模糊熵的图像分割算法,利用小波变异粒子群来搜索使模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值。通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较,表明该算法取得了令人满意的分割结果,算法运算时间较小,具有很好的自适应性。     

基于变精度粗糙集和粒子群的图像分割方法

针对其他算法分割图像耗时较多的问题,结合粒子群优化算法和变精度粗糙集理论提出了一种新的分割算法.利用粗糙集理论将图像按照一定的规则进行划分,找出图像的边界.利用变精度粗糙集理论对图像子块的边界进行计算,利用粒子群优化算法寻找最佳的β及其对应的灰度值,并对图像进行分割.通过对测试图像进行Matlab仿真,验证了算法的效果...     

利用变精度粗糙熵的图像分割算法

图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提取感兴趣目标的技术和过程,其结果将直接影响到目标物特征提取和描述,以及更进一步的目标物识别、分类和图像理解。因图像信息的复杂性和相关性,图像分割会出现不确定性和模糊性。图像用变精度粗糙集表示,结合粗糙熵和粒子群优化算法,提出变精度粗糙熵的图像分割算法,求出最大粗糙熵对应的最佳分割阈值,再用二值分割法对图像进行分割。实验结果表明,所提算法优于传统的单阈值分割法,且具有一定实用性和灵活性。     

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。     

变精度最小平方粗糙熵的图像分割算法

图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分割过程中的不确定性,为获取更加精确的图像分割效果,提出变精度最小平方粗糙熵和粒子群的图像单阈值分割算法。该单阈值分割算法用变精度粗糙集表示图像,以变精度最小平方粗糙熵求解最佳分割阈值,借助粒子群优化算法提高分割效率。实验表明,该单阈值分割算法明显优于最大平均信息熵法,且说明了变精度粗糙熵能够处理图像分割过程出现的不确定性。     

基于VPRS粗糙熵的图像分割

变精度粗糙集是解决模糊决策问题的重要工具,图像边缘信息本身就具有一定的不确定性和模糊性,而图像分割的效果直接依赖于对图像边缘像素的判断精度,因此变精度粗糙集可以更精确地表达图像边缘。将经典图像粗糙集模型扩展到图像变精度粗糙集模型,并将其应用于灰度图像边缘判定问题,利用变精度粗糙集的上下近似定义,构造了变精度灰色形态学算子,依据灰度图像粗糙熵的定义,提出一种基于VPRS粗糙熵的图像分割算法。针对噪声图像,该方法用变精度粗糙集模型判断目标、背景和边界像素集,在不同参数下判断近似集时容忍部分噪声点的存在,从而可获得较好的灰色边缘图像。实验结果说明,由于变精度灰度形态学算子避免了复杂参数优化过程,算法时间执行效率高;同时由于粗糙形态学算子对噪声的优良处理能力,新算法具有较好的噪声鲁棒性。     

一种粗糙不确定的图像分割方法

图像分割是计算机视觉领域的一个基础问题,涉及图像检索、物体检测、物体识别、行人跟踪等众多后续任务。目前已有大量研究成果,有基于阈值、聚类、区域生长的传统方法,也有基于神经网络的流行算法。由于图像区域边界的不确定性问题,现有算法并没有很好地解决图像部分区域渐变导致的边界模糊问题。粒计算是解决复杂问题的有效工具之一,在不确定的、模糊的问题上取得了良好的效果。针对现有图像分割算法在不确定性问题上的局限性,基于粒计算思想,提出了一种粗糙不确定性的图像分割方法。该算法在K均值算法的基础上,结合邻域粗糙集模型,先对类别边界区域的像素点进行粒化,运用邻域关系矩阵,得到各类别对各粒化像素点的包含度,从而对边界区域类别模糊的像素点进行重新划分,优化了图像分割的结果。在Matlab2019编程环境中,实验选取了BSDS500数据集中的一张马术训练图片和一张建筑物图片来测试算法性能。实验先对彩色图像进行灰度处理,用K均值算法对图像进行初步分割,再设置邻域因子值,依据边界像素点邻域信息重新划分边界点。对比K均值算法的分割结果可知,所提算法取得了更佳的效果。实验结果表明,该方法在粗糙度这一评价标准上优于K均值算...     

基于微粒群优化和粗糙熵的图像分割算法

提出一种基于微粒群优化(PSO)的边界区域粗糙熵的阈值图像分割算法。该算法采用边界粗糙熵作为图像分割的评价标准,利用优化领域的PSO功能把图像分割问题转化为优化问题。实验结果表明,该方法使用PSO算法避免了早期大量熵的计算,相对于分块大小的敏感性较小,得到较好的分割效果,并且能提高计算速度,是一种实用有效的图像分割方法。     

基于微粒群和最大模糊熵的图像分割

提出了一种基于微粒群和最大模糊熵的图像分割方法.将图像分为目标和背景,并分别建立相应的模糊隶属函数来描述图像各个灰度级属于目标和背景的模糊特性,进而给出图像模糊熵的描述.在此基础上,根据最大模糊熵准则采用微粒群算法搜索模糊参数的最优组合,确定区分目标和背景的最佳阈值.为了验证方法的有效性,对比进行了图像分割实验,并与双峰法、迭代法和最大类间方差法进行了比较,实验结果表明,效果良好,能够自动、有效地选取阈值,分割效果优于其它三种算法,具有很好的鲁棒性和自适应性.     

基于改进粒子群优化的模糊熵煤尘图像分割

针对基本粒子群算法易陷入局部最优和过早收敛的缺陷,提出权重因子自适应的粒子群算法,并对部分粒子进行Morlet变异操作,由此得到改进粒子群优化算法.将该算法和模糊熵相结合并用于图像分割,利用改进粒子群优化算法来搜索使模糊熵最大的参数值,得到模糊参数的最优组合,进而确定图像的分割阈值.通过与其他两种粒子群算法的分割结果进行比较,该算法取得了令人满意的分割结果,且算法运算时间较小,满足煤尘浓度实时精确测量的要求.     

基于微粒群算法的二维最大熵图像分割方法

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.     

基于粒子群算法与方向图法的指纹图像分割

指纹识别作为生物识别技术最为成功的应用之一,近年来已得到快速发展和普及．而指纹图像分割技术是指纹处理特征点提取的基础,同时也是高效识别指纹的关键,直接影响整个指纹识别系统的性能．本文在对相关的指纹图像分割方法分析的基础上,利用粒子群算法的阈值分割方法和方向图的指纹图像分割技术的优点,进一步研究并提出了一个混合分割方法．实验结果表明,这两种方法的结合运用可以获得良好指纹图像分割效果．     

基于快速二维熵与PSO算法的红外图像分割

利用快速二维熵的图像分割方法因其运算量大而影响了它的实际使用,本文经过参数变换用减法代替原来方法中的对数运算.同时将PSO算法代替原来的穷尽搜索获得阈值向量来提高求解速度和分割效率,通过对实际图像分割效果表明,本文方法简单有效.