狼群优化的二维Otsu快速图像分割算法

传统二维Otsu快速图像分割算法选取阈值时常采取穷尽搜索方式,而这种搜索方式降低算法的实时性,且延长算法的分割时间,从而对图像分割结果产生不良影响。为提高二维Otsu快速图像分割算法的运行效率,可采取狼群算法对最优阈值进行搜索,每匹人工狼就代表着一个可行的二维阈值向量,而狼群进行游走、围攻和召唤等智能行为的不断迭代和狼群间的信息交互,从而获取到最佳的阈值,这样既能够缩短算法的分割时间,又能够提高图像分割结果的精确度。论文用狼群算法取得最优的二维阈值向量,来解决快速图像分割问题。