基于蝗虫算法的图像多阈值分割方法

• 作者: 孙红霞 潘峰
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 Otsu Kapur最大熵 蝗虫算法 粒子群 人工蜂群
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 149-155
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41|TN919.85
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1801570

摘要

针对图像分割中的阈值选择问题,提出了一种基于蝗虫算法的图像多阈值分割算法.该算法综合考虑Otsu法和最大熵法的分割特性,以Otsu算法的最大类间方差和Kapur最大熵法的最大熵值构造适应度函数,利用蝗虫算法进行寻优求解最佳阈值,最后利用最佳阈值对图像进行分割.将该算法与传统的Otsu算法、最大熵法、基于粒子群的图像分割方法、基于人工蜂群的图像分割方法进行比较,实验结果表明,相对其他算法,分割所得的峰值信噪比更大,分割效果更好,在阈值个数为4和5时,该算法所得的峰值信噪比(PSNR)值相比粒子群算法、人工蜂群算法提高了约3％和1.5％,算法的运行时间相比粒子群算法和人工蜂群算法,快了约9％和5％.