基于自适应粒子群算法和数据场的图像二维阈值分割

作     者：李娜 李元香 Li Na;Li Yuanxiang

作者机构：武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072 

基　　金：国家自然科学基金(61070009) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2012年第24卷第5期

页      码：628-635页

摘      要：针对图像分割中最优阈值选择的问题,将粒子群优化算法和数据场理论相结合,提出一种图像二维阈值分割算法.首先把数据场的理论引入到图像处理中,将图像的灰度值空间映射到数据场的势空间;然后通过自适应的粒子群优化算法寻找数据场中最大势值,该势值对应最优阈值;最后根据找到的阈值进行图像分割.在进行空间映射的过程中,将二维直方图中的序偶?p,q?视作数据对象,其中p代表像素的灰度值,q代表邻域的灰度值,选用拟核力场高斯势函数计算各数据对象之间的相互作用,生成了二维直方图的三维数据场.文中亦对数据场的各个参数进行了详尽的探讨.实验结果表明,文中算法不仅合理、有效,而且大大降低了计算的复杂性,能够适应大多数图像的分割.

主 题 词：图像分割 阈值 二维直方图 粒子群算法 数据场 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-9775.2012.05.009

馆 藏 号：203134938...