基于蜂群优化或分解的二维Arimoto灰度熵阈值分割

摘要：

现有的Arimoto熵阈值法未考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,为此提出基于蜂群优化和基于分解的二维Arimoto灰度熵阈值分割方法.定义Arimoto灰度熵,导出二维Arimoto灰度熵阈值法,分别利用基于蜂群优化和基于分解的方法求解最佳阈值,基于蜂群优化方法给出中间变量的快速递推公式,利用改进的人工蜂群(MABC)优化算法搜索最佳阈值,减少迭代时适应度函数中的冗余运算,基于分解方法将求解二维Arimoto灰度熵阈值法的运算转化到2个一维空间,进一步降低计算复杂度.实验结果表明:与近年来提出的3种同类方法相比,所提出方法的分割性能更优,分割后图像中目标完整、边缘纹理清晰,具有良好的抗噪性,同时,所提出的方法运行速度快,有望满足实际系统对分割的实时处理要求.

关键词：图像处理、阈值分割、二维Arimoto灰度熵、改进人工蜂群优化算法、分解、快速递推算法

所属期刊栏目：49

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60872065;农业部淡水渔业与种质资源利用重点实验室开放基金资助项目KF201313;农业部渔业装备与工程技术重点实验室开放基金资助项目2013001;江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室开放基金资助项目201313;农业部东海海水健康养殖重点实验室基金资助项目2013ESHML06;江苏高校优势学科建设工程资助项目2012;2013年研究生学位论文创新与创优基金资助项目DZS201203

在线出版日期：2015-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1625-1633