基于多阈值Otsu准则的阈值分割快速计算

针对传统多阈值Otsu方法在寻找最佳阈值过程中穷举计算效率低的问题,该文分析了多阈值Otsu的阈值性质,证明了使用Otsu方法找到的一组最佳阈值与分割出的各类均值之间的数学对应关系。根据多阈值Otsu的阈值性质,该文提出一个新算法用来快速计算所需最佳阈值,建立了一种新的阈值搜索模型。该算法搜寻满足Otsu多阈值与以此阈值分割出的各类均值之间关系的一组最优阈值,从而确定符合Otsu准则的最佳阈值。该算法有效减少了阈值搜索范围,并且在均值、方差等计算上引入了查找表,优化了底层运算。实验结果表明,与传统多阈值Otsu方法相比,该算法的分割速度大幅度提高,相比于其他多阈值Otsu快速算法,不仅在计算速度上有所提升,而且得到的最佳阈值克服了随机性和偶然性的缺点,是严格符合Otsu原则的。

细胞膜机制萤火虫算法优化多阈值Otsu图像分割

图像阈值分割是将灰度图像转换为二值图像的常用图像分割方式.经典多阈值Otsu算法对复杂图像进行分割取得了很好的效果,但是其采用穷举方法来寻找最优阈值是非常耗时的.针对这一问题,本文提出了一种基于细胞膜和自适应步长萤火虫混合优化算法的多阈值Otsu图像分割方法.利用萤火虫算法的启发式搜索来寻找图像分割的最优阈值很好地降低了算法的时间复杂度,并且在萤火虫算法中混合细胞膜算法很好地解决了萤火虫算法的"早熟"现象.实验结果表明,与经典多阈值Otsu法和萤火虫算法优化多阈值Otsu法相比,本文提出的算法具有更高的收敛速度和更好的图像分割效果,并且有效解决了萤火虫算法易陷入局部最优的问题.