基于粒子群優(yōu)化算法的最大熵多閾值圖像分割研究.pdf

1、圖像分割是目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別中的重要環(huán)節(jié)，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中基本和關(guān)鍵技術(shù)之一，其目的是將感興趣的部分從圖像中分割出來(lái)，為后續(xù)處理和識(shí)別提供依據(jù)。圖像分割有許多種方法，其中使用最為普遍的就是閾值分割方法，其實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單，便于分割。如果我們要對(duì)直方圖呈多峰分布的復(fù)雜圖像進(jìn)行有效分割，并且找到一組最佳多閾值組合進(jìn)行圖像的分割，將會(huì)存在著計(jì)算量大、耗時(shí)長(zhǎng)等問(wèn)題，常常無(wú)法滿足實(shí)際應(yīng)用對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。閾值選取的準(zhǔn)確性決定著圖像分割的質(zhì)量，如何準(zhǔn)確快速地搜

2、索到多閾值最佳組合是目前圖像分割技術(shù)研究的難點(diǎn)。
　　粒子群算法和量子粒子群算法均是目前獲得廣泛應(yīng)用的智能尋優(yōu)算法。本文將改進(jìn)的粒子群算法、量子粒子群算法，分別與最大熵法相結(jié)合，嘗試提出高效準(zhǔn)確的算法來(lái)解決多閾值分割面臨的問(wèn)題。具體研究?jī)?nèi)容如下：
　　1.對(duì)粒子群算法做出改進(jìn)，引入相對(duì)基算法和擴(kuò)張模型，并與最大熵法結(jié)合起來(lái)。首先由最大熵法得到所要優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，用改進(jìn)過(guò)的粒子群算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化，搜索到最佳閾值組合，來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像