基于改进差分进化算法的多阈值图像分割

发布时间：2018-05-30 16:18

  本文选题：图像分割 + 多阈值　； 参考：《计算机系统应用》2016年12期

【摘要】：阈值法是一种简单有效的图像分割技术.但是阈值法也有着明显的缺点,即阈值求解的计算量随阈值的增加而指数级增长.为克服多阈值图像分割计算量大、运算时间长的缺点,引入改进的差分进化算法,提出新的变异策略,采用自适应的缩放因子和交叉系数,并新增扰动策略.改进的算法将多阈值分割模型视为优化问题,将最大类间方差法作为目标函数,实现多阈值分割.实验结果表明,和其它算法相比,该算法不仅可以取得正确的分割结果,而且分割速度更快.
[Abstract]:Threshold method is a simple and effective method for image segmentation. However, the threshold method also has obvious disadvantages, that is, the calculation of threshold value increases exponentially with the increase of threshold value. In order to overcome the disadvantages of large amount of computation and long operation time in multi-threshold image segmentation, an improved differential evolution algorithm is introduced, and a new mutation strategy is proposed. The adaptive scaling factor and cross-coefficient are adopted, and the disturbance strategy is added. The improved algorithm regards the multi-threshold segmentation model as an optimization problem and uses the maximum inter-class variance method as the objective function to realize multi-threshold segmentation. Experimental results show that compared with other algorithms, this algorithm can not only obtain correct segmentation results, but also faster segmentation speed.
【作者单位】： 福州大学数学与计算机科学学院;
【基金】：福建省科技厅项目(2013J01186,JK2010056) 福建省教育厅项目(JB10160)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1955932