NSCT变换与改进PSO算法在含噪图像分割中的应用

摘要：

为提高含噪图像的分割效果和分割速度,将非下采样Contourlet变换和粒子群优化算法相结合,提出了一种有效的图像分割方法-IPSOC.该方法首先对待分割图像进行多尺度非下采样Contourlet变换,然后利用其最高级低频系数重构图像,计算重构图像与其均值图像的二维直方图中类间离散度矩阵的迹,并以之作为分割图像的目标函数来搜索最佳分割阈值.为加快阈值搜索速度,以改进的粒子群优化算法作为阈值分割的并行搜索策略,通过对基本粒子群优化算法进行个体及全局最优信息的实时更新,防止粒子停滞操作和阈值保持次数限定搜索终止条件等几个方面的改进,快速有效地获得分割图像.实验结果表明,该方法与基于遗传算法和人工鱼群算法的分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量.

关键词：图像分割、含噪图像、非下采样Contourlet变换、改进PSO算法

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60803088,10974130;陕西省青年科技新星项目2011kjxx17;中央高校基本科研业务费专项资金重点项目资助GK200901006

在线出版日期：2012-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：168-173