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基于共生生物搜索算法的多阈值图像分割方法 被引量:1

Multi-threshold Image Segmentation Method Based on Symbiotic Organisms Search Algorithm
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摘要 为了解决多阈值OTSU图像分割方法存在的阈值个数增加计算复杂度也随之增加的问题,笔者提出了基于共生生物搜索算法的多阈值图像分割方法,利用共生生物搜索算法寻找最优阈值,提高分割精度。通过对经典图像进行实验,分析实验结果的峰值信噪比和特征相似度,可知共生生物搜索算法能够有效地提高图像分割精度,减少运算时间。 This paper proposes a multi-threshold OTSU image segmentation method based on symbiotic organisms search algorithm.Multi-threshold OTSU algorithm has a high segmentation accuracy,but the computational complexity increases as the number of threshold value increases.In order to solve this problem,this paper uses the symbiotic organisms search algorithm to find the optimal threshold of multi-threshold OTSU and improve the segmentation accuracy.By conducting experiments on classic images and analyzing the PSNR and character similarity of the results,it is concluded that the symbiotic organisms search algorithm can effectively improve the image segmentation accuracy and reduce the operation time.
作者 罗紫韧 贾鹤鸣 LUO Zi-ren;JIA He-ming(School of Mechanical and Electrical Engineering,Northeast Forestry University,Harbin 150040 China)
出处 《科技创新与生产力》 2019年第5期63-65,共3页 Sci-tech Innovation and Productivity
基金 东北林业大学大学生创新训练计划项目(201810225390)
关键词 多阈值图像分割 OTSU图像分割方法 共生生物搜索算法 优化算法 最佳阈值 multi-threshold image segmentation OTSU image segmentation method symbiotic organisms search algorithm optimization algorithm optimal threshold
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