二维Arimoto熵阈值分割法中参数的智能选择方法

摘要：

二维Arimoto熵阈值分割法中的参数α对图像分割精度有重要影响.提出了一种基于人工鱼群优化选择参数的方法.该方法以均匀性测度作为图像分割质量评价的准则,利用自然界中鱼群的觅食、聚群、追尾等行为对目标参数进行优化搜索,能够根据不同的图像得到与之适应的参数,从而得到最佳的阈值分割点.实验表明,该方法能够在设置的寻优范围内进行快速寻优,并且发现对于每一幅具体图像而言,参数α在一个小区间内都可以使得分割效果最佳,随后的重复性实验验证了方法的可靠性.

关键词：图像分割、人工鱼群算法、阈值选取、Arimoto熵

所属期刊栏目：17

分类号：TP391.41;N911.73(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省科技厅计划项目13270906;河北地质大学博士科研启动基金BQ201606

在线出版日期：2017-09-01（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：191-196