基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法

• 作者: 吕福起 李霄民
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像分割 粒子群优化算法 模糊熵 香农熵 鲁棒性 目标函数
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2856-2860
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0236

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李霄民	重庆工商大学数学与统计学院	23	38	4.0	5.0
2	吕福起	重庆工商大学融智学院基础课教学部	14	35	4.0	5.0