与单阈值分割相比,多阈值彩色图像分割具有更高的分割精度,对复杂的彩色图像分割有着较好的效果.但是由于阈值增多导致计算量增大,整体算法的运算时间增加.针对此问题,提出了一种改进的多元宇宙优化算法对多阈值彩色图像分割算法进行优...与单阈值分割相比,多阈值彩色图像分割具有更高的分割精度,对复杂的彩色图像分割有着较好的效果.但是由于阈值增多导致计算量增大,整体算法的运算时间增加.针对此问题,提出了一种改进的多元宇宙优化算法对多阈值彩色图像分割算法进行优化.首先,对多元宇宙优化算法进行改进,引入樽海鞘优化算法中的收敛因子,提高算法的寻优能力;然后,选取多阈值大津法作为图像分割算法,将其作为优化算法的适应度函数;最后,通过对标准数学公式的仿真实验,以及选取四幅伯克利大学图像库图像进行实验分析,实验结果表明该算法能够对图像进行精确分割,在PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)和FSIM(Feature Similarity Index)两个指标上均优于其他算法,提高了分割精度.展开更多
文摘与单阈值分割相比,多阈值彩色图像分割具有更高的分割精度,对复杂的彩色图像分割有着较好的效果.但是由于阈值增多导致计算量增大,整体算法的运算时间增加.针对此问题,提出了一种改进的多元宇宙优化算法对多阈值彩色图像分割算法进行优化.首先,对多元宇宙优化算法进行改进,引入樽海鞘优化算法中的收敛因子,提高算法的寻优能力;然后,选取多阈值大津法作为图像分割算法,将其作为优化算法的适应度函数;最后,通过对标准数学公式的仿真实验,以及选取四幅伯克利大学图像库图像进行实验分析,实验结果表明该算法能够对图像进行精确分割,在PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)和FSIM(Feature Similarity Index)两个指标上均优于其他算法,提高了分割精度.
