文献类型：期刊文章

作　　者：潘峰[1] 孙红霞[1]

Pan Feng;Sun Hongxia(Department of Information Engineering,Southwest Jiaotong University Hope College,Chengdu 610400,China)

机构地区：[1]西南交通大学希望学院信息工程系,成都610400

出　　处：《电子测量与仪器学报》

基　　金：四川省教育厅科研自然科学基金(18ZB0592)资助项目

年　　份：2019

卷　　号：31

期　　号：1

起止页码：149-155

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对图像分割中的阈值选择问题,提出了一种基于蝗虫算法的图像多阈值分割算法。该算法综合考虑Otsu法和最大熵法的分割特性,以Otsu算法的最大类间方差和Kapur最大熵法的最大熵值构造适应度函数,利用蝗虫算法进行寻优求解最佳阈值,最后利用最佳阈值对图像进行分割。将该算法与传统的Otsu算法、最大熵法、基于粒子群的图像分割方法、基于人工蜂群的图像分割方法进行比较,实验结果表明,相对其他算法,分割所得的峰值信噪比更大,分割效果更好,在阈值个数为4和5时,该算法所得的峰值信噪比(PSNR)值相比粒子群算法、人工蜂群算法提高了约3%和1. 5%,算法的运行时间相比粒子群算法和人工蜂群算法,快了约9%和5%。

关 键 词：图像分割 OTSU Kapur最大熵  蝗虫算法  粒子群 人工蜂群

分 类 号：TP391.41] TP18[计算机类]