基于分数阶粒子群的Otsu图像分割算法

摘要：

为避免传统粒子群优化算法陷入局部最优,提出基于分数阶粒子群优化的Otsu图像阈值分割(ImFpsoOtsu)算法.采用基于灰度级-梯度二维直方图算法,以Otsu算法的最大类间方差为适应度函数;通过引入粒子进化因子,利用粒子的状态信息自适应更改分数阶次α,通过速度增量为零来更新粒子速度、位置值;结合传统粒子群粒子更新公式,采用粒子对称分布的改进粒子群算法获取最佳阈值,将目标从图像中分割出来.实验结果表明,所提算法保证了图像的分割效果,有效提升了算法的收敛速度.

关键词：最大类间方差、分数阶粒子群、适应度函数、进化因子、自适应

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：宁夏高校科学研究基金项目NGY2016015;宁夏自然科学基金项目NZ1609;宁夏环境保护厅科学技术研究基金项目2012005;宁夏大学2016年研究生创新基金项目GIP201605

在线出版日期：2018-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3284-3290