基于Fisher准则函数的图像阈值分割模型构建

图像分割是图像处理技术中较为热门的研究对象之一,目前图像阈值分割成为图像分割技术中的主要方式之一。但传统的图像阈值分割模型阈值计算误差较大,导致在多目标的情况下无法获得完整的图像分割结果。因此,构建基于Fisher准则函数的图像阈值分割模型。设计Fisher准则算法,将原始图像平滑处理并得到阈值计算标准。根据Fisher准则与分割阈值计算标准,完成图像边缘识别,计算图像边缘的灰度权重,得到图像分割阈值。使用人工蜂群算法在多个分割阈值计算结果中,得到最优分割阈值,并使用此分割阈值完整图像分割过程。构建实验环节,通过与其他两种模型对比可知,此模型可对多个目标进行分割,同时此模式的分割阈值计算误差较小。综合上述实验结果可知,此模型的使用效果优于目前使用的分割模型,且此模型的综合性能较高。