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基于蜂群优化或分解的二维Arimoto灰度熵阈值分割

文献类型： 中文期刊

作者： 吴一全 1 ; 殷骏 2 ; 朱丽 3 ; 袁永明 4 ;

作者机构： 1.南京航空航天大学电子信息工程学院

2.农业部淡水渔业和种质资源利用重点实验室中国水产科学研究院淡水渔业研究中心

3.农业部渔业装备与工程技术重点实验室

4.江苏省制浆造纸科学与技术重点实验室

关键词： 图像处理;阈值分割;二维Arimoto灰度熵;改进人工蜂群优化算法;分解;快速递推算法

期刊名称： 浙江大学学报(工学版)

ISSN： 1008-973X

年卷期： 2015 年 09 期

页码： 1625-1633

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 现有的Arimoto熵阈值法未考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,为此提出基于蜂群优化和基于分解的二维Arimoto灰度熵阈值分割方法.定义Arimoto灰度熵,导出二维Arimoto灰度熵阈值法,分别利用基于蜂群优化和基于分解的方法求解最佳阈值.基于蜂群优化方法给出中间变量的快速递推公式,利用改进的人工蜂群(MABC)优化算法搜索最佳阈值,减少迭代时适应度函数中的冗余运算.基于分解方法将求解二维Arimoto灰度熵阈值法的运算转化到2个一维空间,进一步降低计算复杂度.实验结果表明:与近年来提出的3种同类方法相比,所提出方法的分割性能更优,分割后图像中目标完整、边缘纹理清晰,具有良好的抗噪性.同时,所提出的方法运行速度快,有望满足实际系统对分割的实时处理要求.

  • 相关文献

[1]基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法. 吴一全,朱丽,吴诗婳. 2016

[2]基于荧光效应和调色板均衡化的小球藻自动计数方法研究. 刘世晶,王帅,唐荣,陈军,刘兴国,周海燕. 2016

[3]白冠统计物理模型的验证——Ⅰ.二维等间距投影图的数字化方法研制与应用. 郁诚成,孙宝楠,杨永增,连展. 2017

[4]基于蜂群优化多核支持向量机的淡水鱼种类识别. 吴一全,殷骏,戴一冕,袁永明. 2014

[5]基于图像处理技术的扇贝尺寸及位置自动识别. 郭常有,曹广斌,韩世成,蒋树义. 2012

[6]基于图像处理的鱼群运动监测方法研究. 袁永明,施珮. 2018

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