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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

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

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基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割

国外电子测量技术 2024年第7期43卷 122-128页

作者：陈亚博于丽霞刘吉武锦辉安海琳中北大学信息与通信工程学院太原030051 中北大学电子测试技术重点实验室太原030051

针对静爆场中所拍摄图片存在破片目标小、背景复杂的问题,提出一种基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割。基于Tent混沌映射初始化种群,加入自适应权重策略以提高算法全局搜索能力,结合精英反向学习策略来避免算法过早陷入局部最优。... 详细信息

针对静爆场中所拍摄图片存在破片目标小、背景复杂的问题,提出一种基于改进袋獾算法的破片图像多阈值分割。基于Tent混沌映射初始化种群,加入自适应权重策略以提高算法全局搜索能力,结合精英反向学习策略来避免算法过早陷入局部最优。基于优化袋獾算法求解Tsallis相对熵的最小值,作为目标函数值计算最佳阈值对破片图像进行目标分割。仿真结果表明,ITDO在12类基准函数上相较于其他算法表现出更强的收敛性和稳定性。ITDO-Tsallis算法与其他两种先进算法相比,收敛时间更快、求解目标更精准,说明该算法能有效解决静爆场破片图像目标分割问题。

关键词：袋獾算法多阈值分割 Tsallis相对熵 Tent混沌映射自适应权重

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增强蒲公英算法优化乳腺癌图像多阈值分割

计算机系统应用 2024年第1期33卷 148-156页

作者：王正红王丹胡容俊北华大学计算机科学技术学院吉林132013

针对显微镜下乳腺癌病理组织图像结构复杂,细胞边界模糊等情况,基于传统的阈值分割在乳腺癌图像的分割应用中不能很好地实现把病灶区准确分离开来的问题,提出一种基于增强蒲公英优化算法(IDO)的乳腺癌图像多阈值分割方法.该方法引入IDO... 详细信息

针对显微镜下乳腺癌病理组织图像结构复杂,细胞边界模糊等情况,基于传统的阈值分割在乳腺癌图像的分割应用中不能很好地实现把病灶区准确分离开来的问题,提出一种基于增强蒲公英优化算法(IDO)的乳腺癌图像多阈值分割方法.该方法引入IDO计算类间方差的最大值(Otsu)作为目标函数寻找最佳阈值,IDO建立回守策略解决传统蒲公英算法(DO)无限制搜索,超出像素范围的问题;引入对立式学习(OBL)避免算法陷入局部最优.实验结果表明,与哈里斯鹰算法(HHO)、人工猩猩部队优化算法(GTO)、传统蒲公英优化算法(DO)、海洋捕食者算法(MPA)相比,在相同阈值个数情况下IDO算法适应度值最大、收敛最快,并且在峰值信噪比(PSNR)、结构相似度(FSIM)、特征相似度(SSIM)这3个性能指标上也比其他对比算法更具有优势.

关键词：增强蒲公英优化算法多阈值分割乳腺癌图像对立式学习回守策略

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基于金字塔演化策略的彩色图像多阈值分割

计算机科学 2022年第6期49卷 231-237页

作者：徐汝利黄樟灿谢秦秦李华峰湛航武汉理工大学理学院武汉430070

传统智能优化算法对彩色图像进行分割未能考虑种群间的竞争与协作关系,从而造成局部最优问题,影响了分割效果。为了提高分割效果,提出了一种改进金字塔演化策略(Improved Pyramid Evolution Strategy,IPES)。首先设计了一种适合彩色图... 详细信息

传统智能优化算法对彩色图像进行分割未能考虑种群间的竞争与协作关系,从而造成局部最优问题,影响了分割效果。为了提高分割效果,提出了一种改进金字塔演化策略(Improved Pyramid Evolution Strategy,IPES)。首先设计了一种适合彩色图像多阈值分割问题的自适应搜索算子,扩大各层级搜索空间,提高了算法的寻优能力;然后利用种群间的竞争与协作关系以解决局部最优问题,进而提高求解精度和分割效果;最后以最大类间方差(Otsu)为优化目标,利用现有的标准测试图像对算法性能进行测试,并将IPES算法与其他8种算法的性能进行比较。实验结果表明,经IPES算法分割后的图像峰值信噪比值在28~35 dB之间,比改进树种算法和传统的粒子群算法以及差分进化算法至少提高了10 dB;结构相似性值在89%~97%之间,至少提高了3个百分点,分割后的图片质量更好,结构相似性更高。因此,该算法在求解彩色图像多阈值分割问题时具有良好的性能。

关键词：彩色图像多阈值分割金字塔演化策略最大类间方差粒子群算法

基于IWOA算法的Tsallis相对熵图像多阈值分割

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江苏科技大学学报（自然科学版） 2022年第1期36卷 90-97页

作者：汤弘毅徐武杨昊东徐浩东云南民族大学电气信息工程学院昆明650000 陕西长庆专用车制造有限公司咸阳712000

针对传统鲸鱼算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimized algorithm,IWOA)的Tsallis相对熵的图像多阈值分割算法.首先在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,增加种群的... 详细信息

针对传统鲸鱼算法收敛速度慢,容易陷入局部最优的缺点,提出了一种基于改进鲸鱼优化算法(improved whale optimized algorithm,IWOA)的Tsallis相对熵的图像多阈值分割算法.首先在初始化阶段引入类随机采样方法中的Sobol序列,增加种群的多样性和遍历性;其次,引入黄金分割数优化WOA的寻优方式,从而协调算法的全局探索与局部开发能力;最后,引入一种基于高斯函数的惯性权重,提高了算法的收敛效率,并将其与Tsallis相对熵的图像多阈值分割相结合,提高了分割的速度与精度.将经典的OTSU算法和基于最大熵的多阈值分割法与所提算法进行对比测试,结果表明所提算法分割效果好、速度快,能够用于图像的多阈值分割.

关键词：鲸鱼优化算法 Sobol序列黄金分割 Tsallis相对熵多阈值分割

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低光照强噪声背景下图像多阈值分割方法研究

计算机仿真 2022年第3期39卷 170-173,178页

作者：王宁韩院彬河北工程大学河北邯郸056038

针对光照不均匀、突发噪声背景下,采用单一图像阈值分割方法兼顾所有像素,会造成图像分割效果较差、噪声平滑程度较低,导致降噪处理图像所丢失的细节较多的问题。提出低光照强噪声背景下图像多阈值分割方法。优化自适应灰度直方图多阈值... 详细信息

针对光照不均匀、突发噪声背景下,采用单一图像阈值分割方法兼顾所有像素,会造成图像分割效果较差、噪声平滑程度较低,导致降噪处理图像所丢失的细节较多的问题。提出低光照强噪声背景下图像多阈值分割方法。优化自适应灰度直方图多阈值,采用相应矩阵滤波处理低光照强噪声图像,根据直方图上点的界定,获取图中的背景与目标区域,根据区域对应的频率密度函数分布,得到相关概率公式与方差向量公式,依据不同灰度值的初始图像定义,构建直方图阈值等价判定准则函数,实现最优分割阈值的选取。实验结果表明,在对低光照强噪声的图像处理时,所提方法的图像分割效果较好,噪声平滑程度较高,降噪处理图像所丢失的细节较少。

关键词：低光照强噪声多阈值分割灰度等级交叉熵

多目标BWO算法在皮肤病变图像多阈值分割中的应用

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多目标BWO算法在皮肤病变图像多阈值分割中的应用

作者：尤谍重庆师范大学

学位级别：硕士

皮肤容易患上基底细胞癌、黑色素瘤、光化性角化病和鳞状细胞癌等癌症。在现代社会,癌症患者的数量已经增加。皮肤镜辅助诊断皮肤疾病是当下的研究热点。由于具有独特皮肤类型的皮肤病变大小、边界和颜色变化,皮肤病变多阈值分割变得极... 详细信息

皮肤容易患上基底细胞癌、黑色素瘤、光化性角化病和鳞状细胞癌等癌症。在现代社会,癌症患者的数量已经增加。皮肤镜辅助诊断皮肤疾病是当下的研究热点。由于具有独特皮肤类型的皮肤病变大小、边界和颜色变化,皮肤病变多阈值分割变得极其困难。皮肤镜图像在采集过程中容易引入一些难以分割的元素,例如毛发和油泡等。皮肤图像多阈值分割,难点在于多个阈值的寻找。本文在黑寡妇算法(BWO)的基础上,通过引入多目标多模态思想改进黑寡妇算法,并将算法应用到皮肤病变图像分割中,不仅能够实现病灶区域多阈值分割,并且可以在分割图像中突出病灶边界。本文的主要研究工作如下:(1)通过改进个体选择策略和种群生育策略,提升了单目标黑寡妇算法性能。针对现有的进化算法在寻找阈值时,容易陷入局部最优,造成多阈值分割不均匀,多阈值分割失效等问题,本文对现有的黑寡妇优化算法进行两个方面的改进:提出了一种新的雌性雄性个体选择策略,该策略可以增加算法的搜索能力;同时提出一种新的种群生育策略,引入诱导因子β,以生育更优秀的后代个体。根据算法性能实验结果,可以得出结论,改进黑寡妇算法在大多数测试函数上的搜索精度和收敛速度方面都表现更优。在皮肤图像多阈值分割对比试验中,改进黑寡妇阈值分割算法比其他算法在评价指标上表现更优,分割效果更佳。(2)结合多目标多模态思想,提出了多目标黑寡妇算法,进一步提升分割效果。为了确定阈值个数,同时考虑多种分割要求并克服图像噪声的影响,引入多目标多模态思想,将单目标黑寡妇算法转化为多目标黑寡妇算法。算法中提出了一种新的拥挤距离,给非支配排名靠后个体适当的发展机会,以促进种群多样性。多目标黑寡妇算法在维持种群多样性的同时,能够更有效地避免算法陷入局部最优状态。在CEC2019多目标函数集上的测试验证了多目标黑寡妇算法的有效性和可行性。在皮肤图像多阈值分割对比试验中,多目标多阈值分割算法比单目标多阈值分割算法在评价指标表现更优,分割效果更好。(3)在进行系统需求分析的基础上,结合提出的多目标黑寡妇多阈值分割算法,利用Python和PyQt5框架,设计开发了皮肤病变图像辅助诊断系统。系统采用PyQt5搭建交互界面,实现了登录模块,图像加载模块,皮肤病变图像分割模块和显示模块。对提出的算法设计了参数选择项,提供了良好的医疗辅助功能。

关键词： BWO算法多目标皮肤病变图像多阈值分割

基于混合空间滤波和区间迭代的医学图像多阈值分割算法

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基于混合空间滤波和区间迭代的医学图像多阈值分割算法

作者：刘云飞长春工业大学

学位级别：硕士

图像处理技术广泛应用于生活的各个领域,图像分割是图像处理的一个基本任务。在医学图像处理领域,图像分割技术为图像配准、图像融合等后续任务提供必要基础,影响后续治疗。医学图像分割技术发展至今,提出了众多方法,但仍没有一种通用... 详细信息

图像处理技术广泛应用于生活的各个领域,图像分割是图像处理的一个基本任务。在医学图像处理领域,图像分割技术为图像配准、图像融合等后续任务提供必要基础,影响后续治疗。医学图像分割技术发展至今,提出了众多方法,但仍没有一种通用的分割技术。阈值分割方法以其模型简单、分割效果理想的特点,广泛应用于医学图像分割领域。医学图像中包含许多感兴趣的区域,单阈值分割方法已经不能满足实际需要,需要扩展为多阈值分割算法。传统的阈值分割算法随着阈值个数的增多,计算时间复杂度呈指数增加,无法满足临床的实时性需要。现阶段多阈值分割算法的改进大多是针对降低时间复杂度,往往忽略了分割精度的重要性。医学图像在采集过程中由于成像机制与设备的局限性,容易受到噪声污染,如何合理的利用图像中的空间信息降低噪声的干扰,得到更好的分割结果也是研究的重点。为了解决上述问题进一步提高医学图像分割算法的效率与精度,本文做出了以下两部分研究:(1)本文提出了一种基于区域生长与区间迭代的多阈值分割算法。区域生长法将图像的所有灰度级视为一个小区域,参考最大类间方差思想进行主区域的选择与区域合并,在迭代中减少阈值与区域的个数,直至满足预设条件,输出初始分割阈值。根据初始分割阈值划分图像中的迭代区间,在迭代区间中应用区间迭代策略,应用单阈值Otsu分割算法,细化小目标的分类,输出最终分割阈值。实验结果表明,该算法可以以极小的时间代价取得令人满意的分割结果,且时间消耗随着阈值个数的增加而降低,能够稳定在0.28S左右,完全满足临床中实时性的要求。(2)为了克服噪声对于分割结果的影响,本文提出了一种基于混合空间滤波器与加权策略的多阈值分割框架。混合空间滤波器由高斯、中值、均值、均中值四种滤波器混合而成,对原图像采用混合空间滤波器处理,获得原图像的混合层。对原图像与混合层图像采用多阈值分割算法,获得两组分割阈值,采用加权策略来均衡两组阈值,获得更加准确的分割阈值。实验结果表明,混合空间滤波器能够在平滑噪声的同时保留医学图像中的细节信息,对于分割算法的准确性与稳定性的提升明显,时间代价增加不多,仍能满足实时性需要。

关键词：医学图像多阈值分割区域生长区间迭代混合空间滤波