粒子群算法在二维Otsu图像分割中的应用研究

粒子群算法在二维Otsu图像分割中的应用研究

钱晓军

【期刊名称】《计算机仿真》

【年(卷),期】2010(027)012

【摘要】研究图像识别优化提取目标问题,噪声影响使图像目标识别精度差,效率低.传统Otsu算法的阈值的选取大多采用穷尽的搜索方式,运算效率较低,抗噪能力不强,容易产生误分割.为了提高图象分割效率和分割精度,提出一种粒子群优化算法的二维Otsu图像分割方法.方法首先对图像进行去噪处理,绘制出图像的二维直方图,根据二维直方图信息选取适当灰度值作为混沌粒子群算法中的初始粒子,每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过粒子群之间的协作来获得最优阈值,可采用最优阈值划分像素,实现图像分割.实验结果表明,相对于传统Otsu 图像分割算法,不仅得到了更高的图像分割精度,计算量也大大减少,提高分割效率,有利于提高图像处理的实时性,也证实了将粒子群算法用于阈值分割是可行的.【总页数】4页(279-281,353)

【关键词】图像分割;阈值选取;粒子群;混沌优化

【作者】钱晓军

【作者单位】南京师范大学计算机科学与技术学院,江苏,南京,210097

【正文语种】中文

【中图分类】TP317.4

【相关文献】

1.基于改进粒子群算法的二维阈值图像分割 [J], 冯斌; 王璋; 孙俊

2.基于改进的二维最大熵及粒子群递推的图像分割 [J], 吴一全; 张金矿