基于蜂群优化或分解的二维Arimoto灰度熵阈值分割

• 作者: 吴一全 朱丽 殷骏 袁永明
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 阈值分割 二维Arimoto灰度熵 改进人工蜂群优化算法 分解 快速递推算法
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 计算机技术、信息电子
• 页码范围: 1625-1633
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6397字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2015.09.003

摘要

现有的Arimoto熵阈值法未考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,为此提出基于蜂群优化和基于分解的二维Arimoto灰度熵阈值分割方法.定义Arimoto灰度熵,导出二维Arimoto灰度熵阈值法,分别利用基于蜂群优化和基于分解的方法求解最佳阈值,基于蜂群优化方法给出中间变量的快速递推公式,利用改进的人工蜂群(MABC)优化算法搜索最佳阈值,减少迭代时适应度函数中的冗余运算,基于分解方法将求解二维Arimoto灰度熵阈值法的运算转化到2个一维空间,进一步降低计算复杂度.实验结果表明:与近年来提出的3种同类方法相比,所提出方法的分割性能更优,分割后图像中目标完整、边缘纹理清晰,具有良好的抗噪性,同时,所提出的方法运行速度快,有望满足实际系统对分割的实时处理要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴一全	南京航空航天大学电子信息工程学院	198	2249	23.0	36.0
5	殷骏	南京航空航天大学电子信息工程学院	11	128	7.0	11.0
6	朱丽	南京航空航天大学电子信息工程学院	8	65	5.0	8.0
19	袁永明	农业部淡水渔业和种质资源利用重点实验室中国水产科学研究院淡水渔业研究中心	1	3	1.0	1.0