双搜索人工蜂群算法的彩色图像多阈值分割

发布时间：2020-07-07 22:59

【摘要】：针对彩色图像多阈值分割中普遍存在精度低、速度慢的问题,提出了一种新的基于双搜索人工蜂群(DABC)的彩色图像多阈值分割算法。首先由于人工蜂群算法单一的解搜索公式存在不足,对雇佣蜂和跟随蜂各提出了一种搜索公式,进而对人工蜂群算法的相关参数进行了改进,然后做了DABC算法、全局最优引导人工蜂群算法(GABC)、人工蜂群算法(ABC)、粒子群优化算法(PSO)这四种算法的彩色图像多阈值分割对比实验。实验结果表明,与其他三种算法相比,基于DABC的彩色图像多阈值分割方法在分割的精度和速度上都有明显提高,完全能满足实际的需要。
【图文】：

Wmax分别为0.1和0.4。4.1四种算法的彩色图像多阈值分割结果实验中虽然采用了多张彩色图像，但由于篇幅本文只选定了DABC算法、GABC算法、ABC算法及PSO算法这四种算法分别作用于lena图和fruits图的实验结果图，其中lena图四种算法的二阈值、三阈值、四阈值分割结果图如图1、图2、图3所示；而fruits图四种算法的二、三、四阈值分割结果图如图4、图5、图6所示。从图1、图2、图3来看，在相同阈值数的情况下，本文提出的DABC算法的分割效果最好，ABC算法分割（a）原图（b）PSO算法（c）ABC算法（d）GABC算法（e）DABC算法图1lena原图和四种算法二阈值分割结果图（a）原图（b）PSO算法（c）ABC算法（d）GABC算法（e）DABC算法图2lena原图和四种算法三阈值分割结果图（a）原图（b）PSO算法（c）ABC算法（d）GABC算法（e）DABC算法图3lena原图和四种算法四阈值分割结果图刘笃晋，贺建英，周思吉，等：双搜索人工蜂群算法的彩色图像多阈值分割205

Wmax分别为0.1和0.4。4.1四种算法的彩色图像多阈值分割结果实验中虽然采用了多张彩色图像，但由于篇幅本文只选定了DABC算法、GABC算法、ABC算法及PSO算法这四种算法分别作用于lena图和fruits图的实验结果图，其中lena图四种算法的二阈值、三阈值、四阈值分割结果图如图1、图2、图3所示；而fruits图四种算法的二、三、四阈值分割结果图如图4、图5、图6所示。从图1、图2、图3来看，在相同阈值数的情况下，本文提出的DABC算法的分割效果最好，ABC算法分割（a）原图（b）PSO算法（c）ABC算法（d）GABC算法（e）DABC算法图1lena原图和四种算法二阈值分割结果图（a）原图（b）PSO算法（c）ABC算法（d）GABC算法（e）DABC算法图2lena原图和四种算法三阈值分割结果图（a）原图（b）PSO算法（c）ABC算法（d）GABC算法（e）DABC算法图3lena原图和四种算法四阈值分割结果图刘笃晋，贺建英，周思吉，等：双搜索人工蜂群算法的彩色图像多阈值分割205

Wmax分别为0.1和0.4。4.1四种算法的彩色图像多阈值分割结果实验中虽然采用了多张彩色图像，但由于篇幅本文只选定了DABC算法、GABC算法、ABC算法及PSO算法这四种算法分别作用于lena图和fruits图的实验结果图，其中lena图四种算法的二阈值、三阈值、四阈值分割结果图如图1、图2、图3所示；而fruits图四种算法的二、三、四阈值分割结果图如图4、图5、图6所示。从图1、图2、图3来看，在相同阈值数的情况下，本文提出的DABC算法的分割效果最好，ABC算法分割（a）原图（b）PSO算法（c）ABC算法（d）GABC算法（e）DABC算法图1lena原图和四种算法二阈值分割结果图（a）原图（b）PSO算法（c）ABC算法（d）GABC算法（e）DABC算法图2lena原图和四种算法三阈值分割结果图（a）原图（b）PSO算法（c）ABC算法（d）GABC算法（e）DABC算法图3lena原图和四种算法四阈值分割结果图刘笃晋，贺建英，周思吉，等：双搜索人工蜂群算法的彩色图像多阈值分割205

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本文编号：2745735