利用高速收敛PSO或分解进行二维灰度熵图像分割

首先,定义了灰度熵并导出了相应的二维灰度熵阈值选取公式;其次,利用高速收敛PSO算法寻找二维灰度熵法的最佳阈值,并采用递推方式避免迭代过程中适应度函数的重复计算;最后,将二维灰度熵的运算转换到两个一维空间上,计算复杂度由O(L2)进一步降为O(L)。实验结果表明,与基于粒子群的二维最大Shannon熵法相比,所提出的两种方法的分割效果具有明显优势,且运行时间大幅减少。