基于改进蝙蝠算法的图像多阈值分割

发布时间：2021-07-06 09:19

　　图像分割是图像处理重要的一支,分割结果的优劣会影响图像分析的准确性。目前图像分割主要存在两个问题,一是没有方法能适应于大多数条件下的图像分割,二是没有一个统一标准对分割结果进行评价。这使得图像分割的研究仍具有重要意义。基于阈值的分割在图像分割中应用最为广泛,越来越多的学者将群体智能优化算法（粒子群算法、差分进化算法等）与传统阈值分割方法结合。将目标函数极值所对应的解作为图像多阈值分割的最优阈值。仿生算法包括布谷鸟算法（Cuckoo Search,CS）、萤火虫算法（Firefly Algorithm,FA）等是近年新兴算法,区别于传统智能算法,他们能以更少参数和更优机制达到更好的效果,在求解复杂问题优化上更快速准确。将仿生算法与传统阈值分割算法相结合,能有效降低噪声污染,减少时间损耗并提高运算效率。本文对仿生算法进行研究并将其用于图像多阈值分割,主要工作为:（1）本文先对三种仿生算法的原理和机制进行介绍,通过简单测试验证算法的寻优精度和运行效率。将改进的三种算法用于21个基准函数进行测试寻优,比较三种改进算法的寻优性能（精度、时间复杂度等）。选择性能较好的蝙蝠算法进行深入研究。（2）蝙... 

【文章来源】：燕山大学河北省

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图像分割新的分类框架

图 1-2 图像分割新的分类框架分割方法[1]是传统图像分割方法的一种，其目的是按照灰度级将图行划分，得到的每个子集形成一个具有相似属性的目标区域，应解决单一阈值分割效果差的问题，提出基于多阈值的图像分割方的不同区域，采用不同的阈值来进行分割。该方法能更加精确的不同场景下的分割要求。对于阈值分割方法本身来说，其分割效果直接受到噪声的影响，对而单一阈值方法并不适应于现实场景的分割要求，为提高分割质将阈值分割方法与其他的智能算法或者处理技术相结合。在单阈otsu[2]最为常用，但对于传统 otsu 法，它只将灰度信息考虑在内，性、像素等信息却并未考虑，所以当原始图像受到噪声等其他影直方图的波峰、波谷分布不明显会造成劣质的分割结果，并且对于计算繁琐耗时大，无法满足分割实时性的要求。单一阈值分割在处

βπs1 Γ z的表达式为： 0ztΓ ztedt1(2-10)当 z 为整数时，有 Γ n n 1!指数分布在趋于无穷的时候是以指数的速度趋近于 0，那么以指数分布为分界线，我们把趋于无穷时下降速度更快的称为 Thin-tailed distribution，比如正态分布，在远离峰值的尾部区域，时间发生的概率更低一些。与此相对的，把趋于无穷时下降速度慢于指数分布的称为重尾分布(Heavy-tailed distribution)，对于这个整体的分布来说，不起眼的尾巴，其重要性甚至超过了本体，比如 20%的人掌握了 80%的财富等等，在许多自然现象中都观察到了重尾分布(也称为幂律分布)，包括物理和社会现象。一个例子是世界各地人们的地理分布:世界上大多数地方都是空的或人口稀少，而人口密集的地理位置相对较少。莱维飞行示意图如图 2-1所示：

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于萤火虫和蝙蝠群智能算法的瑞雷波频散曲线反演[J]. 蔡伟,宋先海,袁士川,胡莹.  地球物理学报. 2018(06)
[2]鸽群优化算法研究进展[J]. 段海滨,叶飞.  北京工业大学学报. 2017(01)
[3]一种新颖的群智能算法:飞蛾扑火优化算法[J]. 李志明,莫愿斌,张森.  电脑知识与技术. 2016(31)
[4]二进制灰狼优化算法的研究与分析[J]. 陈昌帅.  信息系统工程. 2016(07)
[5]基于布谷鸟算法和支持向量机的变压器故障诊断[J]. 薛浩然,张珂珩,李斌,彭晨辉.  电力系统保护与控制. 2015(08)
[6]混合CS算法的DE算法[J]. 李明,曹德欣.  计算机工程与应用. 2013(09)
[7]新的仿生优化算法:食物车-蟑螂群优化算法[J]. 程乐,徐义晗,张洪斌,钱兆楼,冯刚.  计算机工程. 2010(18)
[8]新型元启发式蝙蝠算法[J]. 黎成.  电脑知识与技术. 2010(23)
[9]图像分割的阈值法综述[J]. 韩思奇,王蕾.  系统工程与电子技术. 2002(06)

硕士论文
[1]萤火虫算法的研究与应用[D]. 高伟明.兰州大学 2013
[2]萤火虫算法研究及其在水下潜器路径规划中的应用[D]. 董静.哈尔滨工程大学 2013



本文编号：3267973