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快速递归多阈值分割算法

吉林大学学报（工学版） 2016年第2期46卷 528-534页

作者：申铉京张赫陈海鹏王玉吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学应用技术学院长春130012

针对强调波谷邻域算法在目标区域相对于背景区域较小且其之间的波谷特征并不十分明显的情况下,无法获得正确阈值的问题,提出了一种基于波谷邻域信息和波谷波峰相对特征的全局阈值分割算法。本算法在最大类间方差(OTSU)算法的基础上以直... 详细信息

针对强调波谷邻域算法在目标区域相对于背景区域较小且其之间的波谷特征并不十分明显的情况下,无法获得正确阈值的问题,提出了一种基于波谷邻域信息和波谷波峰相对特征的全局阈值分割算法。本算法在最大类间方差(OTSU)算法的基础上以直方图中波谷邻域灰度值和波谷波峰灰度值的相对关系为权值,改善最大类间方差算法定位阈值的准确性,使算法所确定的阈值在直方图中具有较小的波谷波峰比值,即使最优阈值定位到与临近波峰具有较大高度差的波谷灰度值。为提高分割效率,本文以前述算法为基础,采用递归单阈值方式进行图像的多阈值分割。实验证明,对强调波谷邻域算法存在的问题本算法有明显的改善,且在多阈值分割的效果及运行时间方面本文算法均具有十分良好的表现。

关键词：计算机应用图像分割多阈值分割递归最大类间方差算法波谷

基于改进灰狼优化算法的QFN芯片图像多阈值分割方法

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光学精密工程 2024年第6期32卷 930-944页

作者：巢渊徐魏刘文汇曹震张敏江苏理工学院机械工程学院江苏常州213001 常州祥明智能动力股份有限公司江苏常州213011

在QFN芯片封装缺陷检测中,增加图像分割环节可有效提高缺陷检测准确性与检测效率。针对图像分割中传统算法效率低、智能优化算法分割精度低稳定性差的问题,本文提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的图像多阈值分割方法。首先,改进原始... 详细信息

在QFN芯片封装缺陷检测中,增加图像分割环节可有效提高缺陷检测准确性与检测效率。针对图像分割中传统算法效率低、智能优化算法分割精度低稳定性差的问题,本文提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)的图像多阈值分割方法。首先,改进原始灰狼优化算法非线性因子,平衡算法搜索效率与挖掘能力;其次,引入反向学习策略提高种群整体质量,引入正弦函数、调整头狼权重以改进灰狼更新策略,增强算法多样性与挖掘能力;然后,提出头狼靠拢与种群变异交替进行的位置更新策略,平衡算法收敛性能与跳出局部最优能力;最后,以Kapur熵为适应度函数,求解最优分割阈值。将本文提出的改进灰狼优化算法的多阈值图像分割方法,与灰狼优化算法(GWO)、基于翻筋斗觅食策略的灰狼优化算法(DSF-GWO)、基于莱维飞行的樽海鞘群优化算法(LSSA)、改进北方苍鹰算法(INGO)的图像分割方法进行实验对比,结果表明:本文方法在分割用时方面,约为DSF-GWO的1/2,INGO的1/4;在分割精度与稳定性方面,在进行QFN芯片缺陷图像的连续30次分割时,本文方法具有最大Kapur熵平均值、最小标准差与最短分割时间。因此本文方法可实现高精度、高稳定性与高效率的QFN芯片图像多阈值分割。

关键词：灰狼优化算法多阈值分割 Kapur熵 QFN

基于灰度熵多阈值分割和SVM的火焰图像状态识别

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中国电机工程学报 2013年第20期33卷 66-73,13页

作者：吴一全宋昱周怀春南京航空航天大学电子信息工程学院江苏省南京市210016 煤燃烧国家重点实验室(华中科技大学) 湖北省武汉市430074

为了进一步提高锅炉燃烧火焰图像状态识别的性能,提出了一种基于灰度熵多阈值分割和支持向量机(supportvector machine,SVM)的火焰图像状态识别方法。对火焰图像进行基于灰度熵准则的多阈值分割,采用改进粒子群优化算法选取最优多阈值,... 详细信息

为了进一步提高锅炉燃烧火焰图像状态识别的性能,提出了一种基于灰度熵多阈值分割和支持向量机(supportvector machine,SVM)的火焰图像状态识别方法。对火焰图像进行基于灰度熵准则的多阈值分割,采用改进粒子群优化算法选取最优多阈值,由此快速准确地分割出火焰图像中的背景区域、有效燃烧区域及高温燃烧区域;然后,提取火焰图像的10个特征参数,以此作为训练样本训练支持向量机,最后采用支持向量机依据提取的特征对火焰图像进行分类,并通过上述改进粒子群优化算法优化支持向量机中的2个参数。实验结果表明,提出的方法分割结果正确,与采用将图像像素作为训练样本的方法相比,该方法的分类识别正确率更高,运行速度大大加快。

关键词：燃烧监测火焰图像灰度熵多阈值分割改进粒子群优化支持向量机

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改进?鱼优化算法和熵测度的图像多阈值分割

智能系统学报 2024年第2期19卷 381-391页

作者：刘庆鑫李霓贾鹤鸣齐琦海南大学计算机科学与技术学院海南海口570228 海南师范大学数学与统计学院海南海口571158 海南师范大学数据科学与智慧教育教育部重点实验室海南海口571158 三明学院信息工程学院福建三明365004

针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进?鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm,WLROA)的图像多阈值分割方法。针对?鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学... 详细信息

针对传统图像多阈值分割方法存在效率低、分割质量差等问题,提出一种改进?鱼优化算法并结合熵测度(weight lens remora optimization algorithm,WLROA)的图像多阈值分割方法。针对?鱼优化算法易陷入局部极值等缺陷,引入透镜成像反向学习策略,生成透镜反向解来增加种群多样性,进而提高算法跳出局部极值能力;提出一种自适应权重因子,对个体位置进行自适应扰动,提高算法探索能力。以最小化交叉熵作为优化目标,利用WLROA确定最小交叉熵并获得相应分割阈值。选取部分伯克利大学分割数据集图像和遥感图像测试提出算法的分割性能,测试结果表明,WLROA与其他知名算法相比具有更好的分割效果,能够有效实现复杂图像的精确处理。

关键词：图像处理多阈值分割 ?鱼优化算法最小交叉熵透镜成像反向学习自适应权重因子全局优化遥感图像

改进GSO与二维OTSU融合的红外图像多阈值分割方法

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应用光学 2021年第4期42卷 671-677页

作者：刘沛津王曦贺宁西安建筑科技大学机电工程学院陕西西安710055

针对二维最大累间方差(Nobuyuki OTSU,OTSU)图像分割算法在电气设备故障诊断与定位中,其红外图像的多阈值分割中存在的耗时多、分割精度低、误分割等不足,造成故障区域欠分割或者过分割的问题,提出一种改进的萤火虫算法(glowworm swarm ... 详细信息

针对二维最大累间方差(Nobuyuki OTSU,OTSU)图像分割算法在电气设备故障诊断与定位中,其红外图像的多阈值分割中存在的耗时多、分割精度低、误分割等不足,造成故障区域欠分割或者过分割的问题,提出一种改进的萤火虫算法(glowworm swarm optimization,GSO)与二维OTSU的融合算法来提高电气设备红外图像多阈值分割的实时性与准确度。寻优过程中,将局部寻优扩展到全局寻优,并引入非线性递减步长及新的移动策略对GSO进行优化改进。实验结果表明:该融合算法在分割结果上较二维OTSU及未改进GSO与二维OTSU融合算法更能准确分割运行电气设备图像异常区域,分割速度分别提高19倍、1.28倍,为红外图像早期故障的有效识别与定位奠定基础。

关键词：红外图像多阈值分割改进萤火虫算法非线性递减步长设备故障诊断

基于蛙跳算法与Otsu法的图像多阈值分割技术

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云南大学学报（自然科学版） 2012年第6期34卷 634-640页

作者：康杰红马苗陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710062

为了快速准确地确定多阈值图像分割中的最佳阈值,提出了一种基于蛙跳算法与Otsu法相结合的多阈值图像分割方法.该方法将多阈值求解看作一种多变量的组合求解优化问题,利用多阈值Otsu法设计分割目标函数,将新兴的仿生学优化求解算法——... 详细信息

为了快速准确地确定多阈值图像分割中的最佳阈值,提出了一种基于蛙跳算法与Otsu法相结合的多阈值图像分割方法.该方法将多阈值求解看作一种多变量的组合求解优化问题,利用多阈值Otsu法设计分割目标函数,将新兴的仿生学优化求解算法——蛙跳算法引入到图像分割技术中,通过蛙跳算法中全局搜索和局部搜索相结合的搜索机制并行求解多个阈值.实验结果表明,该方法与基于人工鱼群算法的图像多阈值分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量.

关键词：蛙跳算法多阈值分割群体智能 Otsu法

圆形直方图线性化的高精度高适应性多阈值分割方法

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计算机工程 2024年第1期50卷 259-270页

作者：黄聪邹耀斌孙水发三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

针对已有彩色图像多阈值分割方法存在的分割精度不高、分割适应性较差等问题,提出一种圆形直方图线性化的高精度高适应性多阈值分割方法。在对输入彩色图像进行超像素预处理后,构建累积分布方差最大化准则,将圆形直方图截断后延展为线... 详细信息

针对已有彩色图像多阈值分割方法存在的分割精度不高、分割适应性较差等问题,提出一种圆形直方图线性化的高精度高适应性多阈值分割方法。在对输入彩色图像进行超像素预处理后,构建累积分布方差最大化准则,将圆形直方图截断后延展为线性直方图。在线性直方图上,结合Tsallis熵和类间方差构建一个新的多阈值分割目标函数。引入麻雀搜索算法,快速求解多阈值分割目标函数得到最优阈值进行阈值分割。在8幅合成图像和500幅真实世界图像上将提出方法和9种不同的彩色图像分割方法进行全面比较,在峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)、特征相似度(FSIM)、概率兰德指数、全局一致性误差(GCE)、信息差异6个量化评价指标上的综合实验结果表明,提出方法在计算效率方面与比较方法大致持平,但在分割精度和分割适应性方面明显优于比较方法,在PSNR、SSIM、FSIM和GCE等评价指标上分别以19.95 dB、0.80、0.94和0.16取得最优结果。

关键词：多阈值分割圆形直方图累积分布方差自适应Tsallis熵麻雀搜索算法