基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法
Multi-level threshold image segmentation algorithm based on particle swarm optimization and fuzzy entropy
1. 重庆工商大学融智学院 基础课教学部, 重庆 401320
2. 重庆工商大学 数学与统计学院, 重庆 400067
摘要
针对现有阈值分割算法利用穷举搜索寻找最优阈值而造成的计算成本较大的问题，提出了一种基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法。图像分割是图像分析中非常重要的预处理步骤，在提出的方法中，首先选择香农熵和模糊熵作为优化技术的目标函数；然后建立一种基于粒子群优化算法的多层次图像阈值分割，通过最大化香农熵或模糊熵进行图像分割。最后从图像分割数据库中选取Lena、baboon和airplane作为测试图像进行性能分析（包括鲁棒性、效率和收敛性），并与现有的几种阈值分割算法进行比较。结果显示，提出的算法得到了更高PSNR值和更少的分类误差，证明了该算法是一种高效的多级阈值图像分割算法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61402063)
重庆市基础与前沿一般项目(CSTC2014JCYJA00033)
重庆市教委科技项目(KJ1400630)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0236
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2856-2860
文章编号: 1001-3695(2019)09-064-2856-05
发布历史
[2019-09-05] 印刷出版
引用本文
吕福起, 李霄民. 基于粒子群优化算法和模糊熵的多级阈值图像分割算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2856-2860. (Lyu Fuqi, Li Xiaomin. Multi-level threshold image segmentation algorithm based on particle swarm optimization and fuzzy entropy [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2856-2860. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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