基于蛇优化算法的Otsu图像分割方法

摘要：

Otsu算法是图像处理中运用广泛的图像分割方法,尽管有着计算简单、准确的特性,但因为需要进行穷举运算,所以计算效率不高.为提高图像分割的实时性,引入了蛇优化算法(SO)对Otsu进行了优化,创建了基于蛇优化算法的Otsu图像分割方法(SO-Otsu).在该算法中,利用蛇优化算法来模拟蛇的特性进行最佳阈值的寻找,以降低迭代时间,提升计算速度.在仿真实验中,利用经典的Lena、Peppers、Goldhill、Cameraman图片进行测试,与基于果蝇优化算法的Otsu方法(FOA-Ot-su)和基于麻雀搜索算法的Otsu方法(SSA-Otsu)进行对比.并通过计算峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)、特征相似性(FSIM)和计算时间作为评价指标结果进行评估.结果表明,与其他算法相比,算法计算效率高、分割细节效果好且综合分割性能优异,为提高图像分割的计算效率提供了一种理想的工具.

关键词：Otsu、蛇优化算法、图像分割

所属期刊栏目：42

分类号：TP2(自动化技术及设备)

资助基金：海南省自然科学基金项目;海南大学科研基金项目

在线出版日期：2023-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：30-37