基于QPSO的二维模糊最大熵图像阈值分割方法

针对运用图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出一种新的二维最大熵图像分割方法,该方法利用基于量子行为的微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。实验结果表明,该方法具有一定优越性,在执行时间与收敛性方面均得到较理想的分割效果。

基于分散微粒群算法的二维模糊最大熵图像分割

该文研究了基于二维模糊信息熵的图像分割方法,针对二维模糊信息熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于优化微粒群算法的二维最大熵图像分割方法。DPSO算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。同时,为了避免该算法收敛到局部最优解的问题,在算法中引入了变异策略。通过实验显示了该算法在收敛性和计算效率上较QPSO在内其它优化算法具有更好的优越性。

基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法

为了准确的实现红外目标识别,提出了一种基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法.二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息,而且兼顾了图像自身的模糊性,能取得较为满意的分割结果.该方法实质上是一种具有搜索空间大、多局部极值点的典型非线性整数规划问题.广义混沌混合PSO算法在广义PSO算法的基础上,引入自适应平衡搜索,当算法发生停滞时引入模拟退火机制有选择地对当前全局最优粒子进行混沌优化,在增强局部搜索能力的同时能够克服早熟收敛现象.实验证明,运用广义混沌混合PSO算法实现红外图像二维模糊划分最大熵分割是快速、稳定的.