基于改进狼群算法的三维OTSU阈值法

摘要：

三维OTSU阈值法引入了邻域中值及均值信息,抗噪性明显提高,但仍存在分割效果不佳的现象,而且阈值维度的增加导致算法运算量庞大、运行时间过长.为提高算法的计算效率和寻优准确率,利用改进的狼群优化算法来搜寻最佳分割阈值.采用花授粉算法优化后计算的最佳阈值调节狼群算法的初始阈值,使狼群在算法初期具有较高的全局探索能力,提高求解速度.为避免算法后期种群聚集的现象,将高斯变异引入围攻行为,设置变异函数,将满足变异条件的个体狼进行变异,避免算法陷入局部最优,提高寻优精度.将改进的算法与传统三维OTSU算法以及CWPA算法优化的三维OTSU法进行图像分割对比,实验显示,改进的算法使分割时间显著降低,并提高了计算阈值的准确度.

关键词：图像分割、三维OTSU、狼群算法、花授粉算法、高斯变异

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省国际科技合作项目2014081018-2

在线出版日期：2020-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：94-99