基于粒子群优化算法的图像分割
基于粒子群算法的图像分割优化研究
基于粒子群算法的图像分割优化研究一、引言图像分割是计算机视觉领域中的一项重要任务，其主要目的是将图像中的像素划分为不同的区域，以便进行后续处理。
图像分割可以应用于许多领域，如医学图像分析、工业自动化、视频监控等。
近年来，粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）在解决优化问题中得到了广泛的应用。
基于不同的优化目标，PSO算法有多种变体，其中基于信息熵的PSO算法在图像分割领域得到了广泛的应用。
本文将介绍基于粒子群算法的图像分割优化研究，首先简要介绍PSO算法的原理和特点，然后介绍图像分割中的常用方法，最后详细介绍基于信息熵的PSO 算法及其在图像分割中的应用。
二、PSO算法PSO算法是一种基于群体智能的优化算法，其基本原理是模拟鸟群或鱼群等群体的行为，通过粒子的跟随和协作来搜索问题的最优解。
与其他优化算法相比，PSO算法具有计算简单、易于实现、有效性高等优点，因此在优化问题中得到了广泛的应用。
PSO算法的基本步骤如下：1. 初始化粒子群，包括粒子的位置和速度等信息。
2. 计算每个粒子的适应度值，即目标函数的值。
3. 对每个粒子，更新其速度和位置信息，以便更好地搜索最优解。
4. 根据一定的停止条件，确定最终的最优解。
PSO算法的优化目标可以是单目标或多目标，可以是连续型或离散型。
同时，PSO算法可以采用不同的适应度函数、惯性权重调整策略等方法来改进其性能。
三、图像分割图像分割是将一个图像分成多个连通区域的过程。
常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、边缘检测等。
阈值分割是将图像中的像素分为前景和背景两类的方法。
其基本思想是根据像素的灰度值大小将图像分成两部分，将灰度值高于阈值的像素标记为前景，灰度值低于阈值的像素标记为背景。
区域生长是从已知的种子点出发，不断将与其相邻的像素合并，直到达到一定的停止条件为止。
该方法常用于需要保留某些区域特征的图像分割任务中。
边缘检测是通过检测图像中的明暗过渡来确定前景和背景的边界。
基于动态粒子群优化与K-means聚类的图像分割算法
基于动态粒子群优化与K-means聚类的图像分割算法作者：李立军张晓光来源：《现代电子技术》2018年第10期摘 ;要：为了解决K⁃means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取，且易于陷入局部最优解等问题，提出一种基于动态粒子群优化（DPSO）与K⁃means聚类的图像分割算法（DPSOK）。
通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算粒子群适应度方差，找准切换至K⁃means算法时机;随后，将DPSO输出结果用来初始化K⁃means 聚类中心，使其收敛至全局最优解;最后，通过最小化目标函数的多次迭代，使K⁃means的聚类中心不断更新，直到收敛。
实验结果表明，DPSOK能有效提高K⁃means的全局搜索能力，在图像分割中它比K⁃means，PSO获得了更好的分割效果，且与粒子群优化和K⁃means算法相比， DPSOK算法具有更高的分割质量与效率。
关键词：图像分割; 动态粒子群优化; K⁃means聚类; 适应度方差; 聚类算法; DPSOK中图分类号： TN911.73⁃34; TP391 ; ; ; ; ;文献标识码： A ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文章编号：1004⁃373X（2018）10⁃0164⁃05Abstract： An image segmentation algorithm based on dynamic particle swarm optimization and K⁃means clustering （DPSOK） is proposed to resolve the problems that the image segmentation quality of K⁃means clustering algorithm overly relies on the selection of initial clustering center，and it is easy for the algorithm to fall into the local optimal solution. The performance of the particle swarm optimization （PSO） algorithm is enhanced by dynamically adjusting the inertia coefficient and the learning factor. The variance of the particle swarm adaptability is calculated， and the timing of switching to the K⁃means algorithm is captured. The output results of dynamic particle swarm optimization （DPSO） are used to initialize the K⁃means clustering center and enable it to converge to the global optimal solution. The K⁃means clustering center is updated constantly until reaching convergence by means of multiple iterations of the minimized objective function. The experimental results show that the DPSOK can effectively improve the global search capability of K?means， obtain a better segmentation effect than K⁃means and the PSO in image segmentation，and has higher segmentation quality and efficiency in comparison with the particle swarm optimization and K⁃means algorithm.Keywords： image segmentation; dynamic particle swarm optimization; K⁃means clustering; fitness variance; clustering algorithm; DPSOKK⁃means原理简单、计算速率高，已广泛应用于图像分割领域[1⁃3]。
基于微粒群优化算法的图像阈值分割
Image&Multimedia Technology•图像与多媒体技术基于微粒群优化算法的图像阈值分割文/高世博本文简要介绍了微粒群优化摘算法、图像阈值分割原理和方法，要将微粒群优化算法应用到图像阈值分割问题中，对最优分割阈值进行全局寻优，并与基于迭代法、OtSU法的阈值图像分割结果进行对比，结果表明微粒群算法优化的分割阈值分割效果更好。
将本方法应用到犯罪现场灰尘加层足迹图像的处理中，取得了较好的图像分割效果，为公安技术人员对犯罪现场物证信息后期处理提供了一种新的方法。
【关键词】微粒群优化算法图像分割阈值分割1引言微粒群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种进化优化算法，凭借程序设计简单易实现、参数调整少、算法收敛速度快等优点，已成为优化算法的研究热点之一，并广泛应用于图像处理领域。
图像分割是图像识别和图像处理的基本前提步骤，马军等针对植物叶片图像分割中的叶片重叠问题应用微粒群算法对最大爛阈值分割法的适应度函数进行寻优，实验结果表明该方法能够更加高效地对植物叶片图像进行分割。
邢雪提出了一种基于自适应惯性权重粒子群优化的图像分割方法，通过组合改进的粒子群算法和Otsu法来分割图像，获得了优异的图像处理结果。
兰蓉等针对刑侦图像分割问题，提出了一种基于粒子群优化直觉模糊集相似度的阈值算法，利用粒子群优化的方法自适应选取相似度中的权重，仿真结果表明，该算法能获得较好的分割效果。
在众多图像分割的方法中，阈值分割法是一种最基本和应用最广泛的图像分割技术，其实质就是利用灰度直方图信息得到图像分割的阈值。
最优分割阈值的确定一般利用迭代法或者Ostu法确定。
本文将微粒群优化算法引入阈值图像分割最优阈值的选择确定，进行仿真实验，并对犯罪现场灰尘加层足迹图片进行了分割处理，以期为公安部门技术人员开展现场物证处理工作提供一种更加有效的技术方法。
2微粒群优化算法简介PSO算法中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟，称之为“微粒”。
基于粒子群优化算法的Kapur熵多阈值图像分割
渊4冤
在对复杂图像进行多阈值图像分割处理时袁 利
用 K 个阈Βιβλιοθήκη T = 蓘 t1袁 t2袁 噎袁 tK 蓡 袁 将图像分割为 K
得图像中目标区域与背景区域分布的信息量最大袁
则该像素点即为阈值图像分割点遥
假设一幅图像大小为 M 伊N 袁 灰度级为 L遥 单阈
值图像分割法利用一个阈值 T 将图像分为两个区
域袁 其表达式为
嗓 D 1= 嗓 蓸 x袁 y 蔀 讦0臆g蓸 x袁 y 蔀 臆T - 1 瑟 袁
D 2= 嗓 蓸 x袁 y 蔀 讦T臆g蓸 x袁 y 蔀 臆L - 1 瑟 .
科技创新与生产力
2018年 11 月 总第 298 期
079
应 用 技 术 A pp lied Techn olog y
2 K apur熵阈值图像分割法
K apur熵阈值图像分割法利用了信息论中的香
农 渊Shannon冤 熵这一重要概念遥 在信息论中袁 熵
是用来衡量某个分布的均匀程度的物理量袁 熵值越 大袁 说明分布越均匀 遥 [10] 应用在图像分割领域中袁 测量图像灰度直方图的熵值袁 找到一个像素点袁 使
中袁 实验结果表明该算法能够很好地提高收敛速度 并增加稳定性遥 陈明等[8]将模拟退火算法结合改进 O tsu 阈值图像分割法袁 实验结果表明该方法能够大 大提高分割效率遥 彭正涛等[9]将 O tsu 阈值图像分割 法结合粒子群优化算法袁 提出一种快速图像分割 法袁 实验结果证明该方法能够提高分割速度和分割 精度遥 上述学者的实验证实了将优化算法应用到阈 值图像分割领域中的合理性及优越性遥 因此袁 本文 引入粒子群优化算法 渊Particle Sw arm O ptim ization袁 PSO 冤袁 应用到 K apur熵阈值图像分割法中袁 以改善 传统的 K apur熵阈值图像分割法中的各类问题遥
基于粒子群算法的图像分析技术研究
基于粒子群算法的图像分析技术研究近年来，图像分析技术在许多领域中得到广泛应用，比如医学、机器视觉、人脸识别等。
其中，图像分割是图像处理中的重要技术。
通过将图像划分为不同的区域，可以提高图像的质量和准确性，从而为其他任务提供更好的输入数据。
而基于粒子群算法的图像分析技术则是其中一种较为先进的方法。
本文将从理论和实践两个方面探讨该技术的优势和应用前景。
一、粒子群算法的原理和优势粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种全局优化算法，它源于对鸟群捕食的模拟。
假设有一群鸟在寻找食物，它们在寻找的过程中不时地进行飞行和位置调整。
每只鸟会记录飞行时最佳的位置，同时通过与周围的鸟交流，了解到其他鸟在寻找食物时的状况，并做出相应的调整。
这样，它们很快就能找到更多的食物。
将这种机制转换到优化问题中，粒子群算法就成为了一种高效的优化方法。
具体而言，粒子群算法是一种以群体为基础的优化方法。
它将群体成员表示为“粒子”，并随机初始化它们的位置和速度。
每个粒子都有自己特定的适应值（即解的优化程度），从而使它们能够在解空间中移动，并找到局部最优解。
同时，每个粒子在位置和适应值方面都会受到自身和邻居的影响。
在每次迭代中，粒子们会更新自己的位置和速度，直到达到最终的最优解。
与其他优化算法相比，粒子群算法有许多明显的优势。
首先，它具有全局搜索能力，可以快速找到位于解空间中任意位置的最优解。
其次，它能有效处理高维问题，同时不需要对函数进行导数求解。
此外，粒子群算法具有较强的搜索能力和收敛速度，对于复杂问题有着较好的适应性。
因此，它已经被广泛应用于各个领域，包括信号处理、图像处理、数据挖掘等。
二、基于粒子群算法的图像分析方法图像分析是计算机视觉领域的重要研究方向。
其中，图像分割技术是图像处理中的重要技术，是将一幅图像分割为不同区域的过程。
在图像分割过程中，基于粒子群算法的图像分析技术能够准确地找到图像中不同区域的边界，从而提高图像分割的准确性和可靠性。
粒子群算法在图像分割中的应用
0t L 1
图像分割方式流程
开始
以任意的位置和速度来初始化粒子
计算各个粒子的适应值 更新 Pid与Pgd 值 更新各个粒子位置及速度
否
满足终止条件
是 结束
最大信息熵图像分割的效果
最大信息熵算法通过编程可以迅速得到计算结果， 但对大小不同尺寸的图像，运行速度会受到影响。总 体来看，经过最大信息熵图像分割处理，照片画面清 晰，图像信息得到最大的保留。
粒子群算法在图像分割的应用
Particle Swarm Algorithm and Its Applications in Image Segmentation
电气信息工程学院 霍凤财
引言
粒子群算法，是一种以群体为基础 (Populationbased) 的最优化启发式算法； 由
James Kennedy 和 Russell Eberhart 两位 学者于1995年时所提出。
PSO 目标式
速度：vid(t +1)= wxvid(t)+
c1xrand()x[pid(t)- xid(t)(t)]+ c2xrand()x[Pgd(t)-xid(t)(t)]
目前的区域最佳解pbest 新位置 xid(t+1) 过去自身经验
v-速度 w-惯性权重 C-加速因子 pid-局部最优解 Pgd-全局最优解
f ( x, y) T f ( x, y) T
这样得到的g (x, y)是一幅二值图像。
直方图阈值化后的二值图像
直方图阈值双峰法的图像分割程序序 clear I=imread('细胞.png') % 读入灰度图像并显示 imshow(I); figure;imhist(I); % 显示灰度图像直方图 Inew=im2bw(I,140/255); % 图像二值化，根据140/255 %确定的阈值，划分目标与背景 figure;imshow(Inew); % 显示分割后的二值图像
基于粒子群的改进模糊聚类图像分割算法_刘欢
割算法对聚类中心初值敏感的缺点， 大幅提高了图像分割算法的计算速度。改进的模糊聚类图像分割算法， 一方面考虑 到像素的空间位置信息和相互邻域之间像素有很大的相关性， 在目标函数中引入邻域惩罚函数； 另一方面提出聚类在二 维方向上进行更新的思想， 建立了包含邻域单元熵的新聚类目标函数。实验结果表明， 该方法可以使模糊聚类的速度得 到明显提高， 对初始聚类中心不敏感， 抗噪能力强， 是一种有效的模糊聚类图像分割方法。 关键词： 粒子群； 模糊 C 均值聚类； 图像分割； 邻域信息； 单元熵 文献标志码： A 中图分类号： TP391.41 doi： 10.3778/j.issn.1002-8331.1208-0074
J m (U V ) = å å ( μ i ( x k ))2 X k - M i +
i = 1k = 1 c n β å å ( μ i ( x k ))2 (d ij )2 i = 1k = 1
k
M i = [m i e m ]T 。
i
步骤 3 由式 （5） 更新隶属度矩阵。 步骤 4 由式 （6） 、 （7） 更新聚类中心。 步骤 5 计算更新前、 后聚类中心的改变量为 M new - M old ， 用下式计算：
（5）
（6）
em =
i
k=1
å ( μi ( x k ))2 × e x
k=1
n
k
å ( μi ( x k ))2
n
（7）
2.2
TDFCM 算法实现
算法实现的具体步骤为： 步骤 1 确定聚类的数目 c ， 设定聚类中心更新的终止
条件 ε = 0.001 。 步 骤 2 根 据 二 维 X k = [ x k e x ]T 统 计 初 始 化 聚 类 中 心
基于粒子群优化算法和改进的Snake模型的图像分割算法
基于粒子群优化算法和改进的Snake模型的图像分割算法王科俊;郭庆昌
【期刊名称】《智能系统学报》
【年(卷),期】2007(2)1
【摘要】基于活动轮廓(Snake)模型的目标轮廓提取是图像分割中一种重要的方法.为了克服传统Snake模型在图像分割中不能向凹处收敛和收敛不准确的缺点,提出了一种粒子群优化算法与改进的Snake模型相结合的图像分割算法.改进的Snake 模型,即在传统的Snake模型的基础上增加了一个向心能量,增加此能量可以使初始化曲线向目标的凹处收敛.又由于粒子群优化算法具有获得全局最优的能力,可以使曲线能更准确地收敛到目标的边界.通过实验证明此方法可以取得很好的分割效果.【总页数】6页(P53-58)
【作者】王科俊;郭庆昌
【作者单位】哈尔滨工程大学,自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学,自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于GVF Snake模型的图像分割算法 [J], 王敏;王培光;王娜;宗晓萍
2.基于多混沌PSO和Snake模型的图像分割算法 [J], 陈超;袁春红
3.改进的B-Snake模型肝脏CT图像分割算法 [J], 王杰雄;陈国栋;陈怡
4.一种改进的Snake模型图像分割算法 [J], 张辉;吴月宁
5.基于Watershed和Snake混合模型的图像分割算法 [J], 千堃;马银平;韩悬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
粒子群算法在图像分割中的应用
粒子群算法在图像分割中的应用图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，旨在将一幅图像分解成具有相似特征的区域。
图像分割广泛应用于医学影像分析、目标检测、图像识别等领域。
近年来，粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）作为一种优化算法，已被引入到图像分割问题中，取得了较好的结果。
粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来源于鸟群觅食的行为。
在粒子群算法中，问题的可能解被表示为粒子的位置，粒子之间通过相互通信和信息共享，调整自己的位置以寻找最优解。
在图像分割中，粒子群算法被用来寻找最优的分割边界，使得分割后的区域具有相似的颜色、纹理或其他特征。
下面将详细介绍粒子群算法在图像分割中的应用。
首先，粒子群算法通过定义适应度函数来衡量每个解的质量。
在图像分割中，适应度函数的设计是关键的一步。
常用的适应度函数包括基于颜色直方图、基于边缘信息、基于纹理特征等。
通过适应度函数的计算，可以评估每个粒子的划分好坏程度。
接下来，粒子群算法通过迭代的方式，更新每个粒子的位置和速度。
位置的更新考虑了自身当前的位置、个体最优位置和全局最优位置，以及一定的随机扰动。
速度的更新则受到粒子当前速度、个体最优位置和全局最优位置的影响。
在更新位置和速度后，粒子群算法会对每个粒子的位置进行约束处理，确保其位置在图像的像素范围内。
同时，还可以引入一些先验知识，如图像边缘、区域大小等约束条件，以进一步提高分割的效果。
最后，通过迭代更新，粒子群算法将寻找到的最优解作为最终的分割结果。
我们可以根据最优的分割边界将图像分割成不同的区域，并可以进一步分析和处理每个区域。
与传统的图像分割方法相比，粒子群算法具有以下几个优势：首先，粒子群算法是一种全局优化算法，具有很强的全局搜索能力。
它可以避免陷入局部最优解，并能够在搜索空间中找到全局最优解。
其次，粒子群算法不需要对图像进行预处理或先验知识的引入。
它能够直接从图像中提取特征，并将其作为适应度函数的输入，从而更好地适应不同的图像分割问题。
基于粒子群优化算法的图像分割技术研究
基于粒子群优化算法的图像分割技术研究近年来，图像分割技术在计算机视觉领域得到了广泛应用。
例如，在医学影像分析、人脸识别、车辆自动驾驶等领域中，图像分割技术都是不可或缺的。
而基于粒子群优化算法的图像分割技术，不仅具有较高的准确性和稳定性，而且能够有效地解决图像分割难题。
一、图像分割技术概述图像分割技术是将图像分割成多个区域或对象的过程。
这对于人类以及计算机来说都是必须的，因为它是处理和理解图像的基本方法。
图像分割技术根据其方法和应用领域的不同，可以分为不同的分类学。
基于颜色、纹理、形状、边缘等视觉信息的图像分割算法已经被广泛研究，并且在某些问题领域中已经取得了令人瞩目的成果。
但是，这些算法的准确性与稳定性往往依赖于样本的选择，处理方法和模型限制等因素。
此外，有些问题很难用这些传统的算法进行解决，例如，大规模复杂图像的分割等等。
二、粒子群算法粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种优化算法，它是从自然界的鸟群领域中提取灵感设计而来的。
在算法过程中，根据每个粒子的运动状态，通过互相协作来寻找局部最优或全局最优解。
粒子群优化算法在复杂度和收敛速度方面都有很好的表现。
它的优点是不需要对整个搜索空间进行搜索，而是利用神经网络的思想，从一个好的解出发逐步进行调整，从而获得全局最优解。
三、基于PSO的图像分割技术在粒子群优化算法的基础上，研究者们对其进行了改进，将其应用于图像分割领域。
他们通过将图像的各个像素点表示为粒子，通过优化粒子的运动状态来实现对图像的分割。
该方法不仅获得了很好的分割效果，而且不需要完整的图像分割信息，也不需要先验知识。
基于PSO的图像分割算法流程如下：首先，将图像转化为灰度图像，将每个像素点设置为粒子，并使用混沌序列初始化它们的位置和速度。
接着，使用聚类算法来计算每个粒子的适应值，即用颜色或纹理等属性来计算粒子的质量。
通过数学模型进行计算，确定每个粒子的运动方向，分别在搜索空间内赋予它们新的位置和速度。
基于改进粒子群优化算法的Otsu图像分割方法_刘申晓概要
第 40卷第 8期 2013年 8月计算机科学C o m u t e r S c i e n c e V o l . 40N o . 8A u . 2013到稿日期 :2012-11-01返修日期 :2013-04-13本文受河南省教育厅科学技术研究重点项目 (12B 510018 , 郑州市嵌入式系统应用技术重点实验室 (121P Y F Z X 177资助。
刘申晓硕士 , 主要研究方向为数字图像处理、计算机网络 , E -m a i l :50974936@q q . c o m ; 王学春硕士生 , 主要研究方向为数字图像处理、嵌入式系统应用 ; 常朝稳博士 , 硕士生导师 , 主要研究方向为图像处理、可信计算。
基于改进粒子群优化算法的 O t s u 图像分割方法刘申晓 1王学春 1常朝稳 2(黄河科技学院信息工程学院郑州 450006 1 (解放军信息工程大学电子技术学院郑州 450004 2摘要 O t s u 算法分割图像时不依赖于图像的内容 , 具有较好的适应性 , 但计算量大和实时性差的缺点限制了其应用。
针对这一问题 , 提出一种基于改进粒子群优化算法的 O t s u 分割方法。
该方法以 O t s u 算法中的类间方差作为粒子群优化算法的适应度函数 , 以当前分割阈值作为粒子的当前位置 , 以阈值更新速度作为粒子的当前速度 , 以粒子最优适应值的改进量作为惯性权重 , 在灰度空间动态搜索使类间方差最大的阈值。
实验结果表明 :该方法能获得与经典 O t s u 相当的分割效果 , 而且显著地缩短了分割时间 , 算法效率更高。
关键词图像分割 , O t s u , 粒子群优化算法 , 惯性权重 , 适应值中图法分类号 T P 391. 41文献标识码 AO t s u I m a g e S e g m e n t a t i o n M e t h o d B a s e d o n I m p r o v e d P S O A l go r i t h m L I U S h e n -x i a o 1 WA N G X u e -c h u n 1 C HA N GC h a o -we n 2(S c h o o l o f I n f o r m a t i o n E n g i n e e r i n g , H u a n g h e S c i e n c e a n d T e c h n o l o g y C o l l e g e , Z h e n g z h o u 450006, C h i n a 1(I n s t i t u t e o f E l e c t r o n i c T e c h n o l o g y , t h e P L A I n f o r m a t i o n E n g i n e e r i n gU n i v e r s i t y , Z h e n g z h o u 450004, C h i n a 2A b s t r a c t T h e O t s u i m a g e s e g m e n t a t i o n a l g o r i t h m h a s g o o d a d a p t a b i l i t y d u e t o i t s c o n t e n t s -i n d e p e n d e n t c h a r a c t e r i s t i c s . H o w e v e r , i t s s h o r t c o m i n g s l i k e l a r g e a m o u n t o f c o m p u t a t i o n a n d p o o r r e a lt i m e q u a l i t y h a v e l i m i t e d i t s a p p l i c a t i o n . T o s o l v e t h i s p r o b l e m , w e p r o p o s e d a n e w s e g m e n t a t i o n a l g o r i t h m u s i n g t h e p r i n c i p l e o f O t s u b a s e d o n a n i m p r o v e d P S O a l g o r i t h m. T a k i n gt h e c l a s s -b e t w e e n v a r i a n c e o f O t s u a s t h e f i t n e s s f u n c t i o n o f P S O , t h e c u r r e n t s e g m e n t a t i o n t h r e s h o l d a s t h e p a r t i c l e ’ s c u r r e n t l o c a t i o n , a n d t h eu p d a t i n g s p e e d o f t h r e s h o l d a s t h e p a r t i c l e ' s c u r r e n t s p e e d , a n d u s i n g t h e i m -p r o v e m e n t o f p a r t i c l e ’ s b e s t f i t n e s s v a l u e a s t h e i n e r t i a w e i g h t o f P S O , t h e p r o p o s e d a l g o r i t h m s e a r c h e s f o r t h e t h r e-s h o l d w h i c h m a k e s t h e m a x i m u m v a l u e o f t h ec l a s s -b e t w e e n v a r i a n c e i n g r e y s p a c ed y n a m i c a l l y . T he e x p e r i m e n t a l r e -s u l t s s h o w t h a t t h e n e w a l g o r i t h m c a n g e t s e g m e n t a t i o n r e s u l t w h i c h i s e q u a l t o t h e c l a s s i c O t s u , s i g n if i c a n t l y r e d u c e s t h e t i m e o f s eg m e n t a t i o n p r o c e s s a n d a l s oh a s hi g h e r e f f i c i e n c y. K e y w o r d s I m a g e s e g m e n t a t i o n , O t s u , P a r t i c l e s w a r m o p t i m i z a t i o n , I n e r t i a w e i g h t , F i t n e s s v a l u e1引言图像分割是指把图像划分成若干个各具特性的子区域并提取出感兴趣目标的技术和过程 , 它是由图像处理到图像分析的关键步骤 , 也是计算机视觉领域的基本问题 [1]。
基于粒子群算法的图像分割方法研究
基于粒子群算法的图像分割方法研究随着数字图像处理技术的不断发展和应用，图像分割技术逐渐成为数字图像处理领域中的一个重要研究方向。
图像分割技术其实可以理解为将一张完整的图像分割成许多不同的区域或者物体的技术，对于自动目标识别、画面检索、机器视觉等领域具有非常重要的应用价值。
随着基于粒子群算法的优化算法的提出和发展，越来越多的研究者开始通过该算法来解决图像分割的问题。
基于粒子群算法的图像分割方法的研究成为了近年来图像分割领域研究的热点之一。
本文将就其进行详细的介绍和归纳。
一、粒子群算法简介粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是模拟生物学家观察到鸟群、鱼群等群体行为特征，提出的一种群体智能算法。
其思想是通过模拟鸟群或鱼群中每个个体或者粒子通过搜索最优位置来实现算法的全局寻优的目的。
粒子群算法主要包括以下几个基本步骤：初始化种群、确定目标函数、随机生成粒子初始位置和速度、更新粒子群速度和位置、更新个体和全局最优解、判断终止条件。
二、基于粒子群算法的图像分割方法基于粒子群算法的图像分割方法可以分为以下几个步骤：1、图像预处理图像分割之前需要进行图像的预处理，消除噪声和增强图像的对比度。
常见的处理方法包括高斯滤波、中值滤波、边缘增强等。
2、分割目标的特征提取在进行图像分割之前，我们需要提取目标的特征，包括色彩、纹理、形状等特征。
通过提取目标特征，可以有效的帮助我们进行目标分割。
3、确定距离函数距离函数的选择非常重要，它可以决定图像分割的精度。
通常情况下，在进行图像分割时会选择欧式距离、马氏距离等距离函数。
4、执行图像分割算法在进行图像分割时，我们需要定义初始的搜索区域、粒子的速度和位置的取值范围以及搜索的步长等参数。
通过不断的迭代更新粒子群的位置和速度，寻找目标函数的最优解。
最终得到分割后的目标区域。
5、图像分割结果优化图像分割结果往往需要进一步的优化才能满足实际需求。
基于自适应粒子群优化的三维OTSU图像分割算法
中图 分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ３１
文献标识码 ： Ａ
文章 编号 ：１ ７ — ２ ６ ２ １ ） ３ ０ ７ — ３ ６ ４ ６ ３ （０ １ １ － １ ３ ０
Ａ ｅ ｈ ｄ ｆ ｒ Ｔｈ ｅ — ｍ ｅ ｓｏ ｍ ｔ ｏ ｏ ｒ ｅ Ｄｉ ｎ ｉ ｎ ０ＴＳ ｉ ａ ｅ ｓ ｇ ｅ ｔ ｔｏ ｂ ｓ ｄ ｏ ａ ａ ｔｖ Ｕ ｍ ｇ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｎ ａ ｅ ｎ ｄ ｐ ｉ ｅ
一
ｐ 赢
（ ３ ）
￡ 一１ ￡ １ 一
次 迭 代 中 ， 子 根 据 本 身 的 最 优 解 Ｐ 和 整 个 种 群 的最 优 解 粒
Ｐ 修 正 自己 的 速 度 和 位 置 最 后 找 到 最 优 解 阎 速 度 和 位 置 根 。
据 如 下 方 程进 行 更 新
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背景 搜 索 范围 ． 然后 采 用 三 维 Ｏ Ｓ 算 法 并 结合 粒 子 群 优 化 最 佳 分 割 阈值 对 原 图像 进 行 分割 。实验 结果 表 明 ， 三 维 ＴＵ 与
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曾 业 战 ．王 润 民
（ ． 南理 工 学院 物 理 与 电子 学 院 ，湖 南 岳 阳 ４ ４ ０ ； １湖 １ ０ ０ ２ 湖 南科 技 大 学 信 息 与 电 气 工程 学 院 ，湖 南 湘 潭 ４ １ ０ ） ． １ ２ １
基于粒子群优化算法的马赛克图像分割技术
基于粒子群优化算法的马赛克图像分割技术随着数字图像处理技术的不断发展，图像分割技术也越来越成熟。
其中，马赛克图像分割技术是常用的一种，它可以将图像分成若干个具有一定的相似度和连通性的子区域，是图像处理、计算机视觉等领域中不可缺少的基础技术。
本文将介绍基于粒子群优化算法的马赛克图像分割技术，探讨其原理及应用。
一、马赛克图像分割原理马赛克图像分割是一种基于区域的图像分割方法，其原理是将图像分成若干相互不重叠的子区域，每个子区域具有一定的相似度和连通性，且不同子区域之间具有明显的界限。
马赛克图像分割是通过计算每个像素与周围像素的相似度以及它们之间的距离，来确定每个像素属于哪个区域，从而实现对图像进行分割的。
二、粒子群优化算法粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群集智能的优化算法，其核心概念是将一群粒子看做一个整体，通过自我适应、群体协同等方式寻找全局最优解。
粒子群优化算法一般有两个重要的参数：惯性权重、加速常数。
其中，惯性权重决定了粒子保持之前速度的程度，加速常数决定了粒子学习其他粒子的程度。
三、基于粒子群优化算法的马赛克图像分割技术基于粒子群优化算法的马赛克图像分割技术是一种优化算法，其计算原理是在图像中随机选择一定数量的种子像素点，并赋予种子像素点初始标签。
然后，利用粒子群算法寻找每个像素点到与其相邻的像素点的欧式距离最小的种子像素点，并用相应的标签代替该像素点的标签，最终实现对图像的分割。
该算法可以有效地解决马赛克图像分割过程中出现的局部最优问题，提高分割结果的质量。
四、应用目前，基于粒子群优化算法的马赛克图像分割技术已经得到了广泛的应用，特别是在计算机视觉、图像分析、图像识别等领域。
例如，在医疗图像识别中，病例的分割和提取是十分关键的一步，通过该技术可以将病例分为各个部分，方便医生进行诊断和治疗。
又如，在机器人视觉控制领域，机器人对物体的识别和处理也需要对图像进行分割，此时基于粒子群优化算法的马赛克图像分割技术可以提高图像分割的准确性和效率。
基于动态粒子群优化与K-means聚类的图像分割算法
基于动态粒子群优化与K-means聚类的图像分割算法李立军;张晓光【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2018(041)010【摘要】An image segmentation algorithm based on dynamic particle swarm optimization and K-means clustering(DP-SOK)is proposed to resolve the problems that the image segmentation quality of K-means clustering algorithm overly relies on the selection of initial clustering center,and it is easy for the algorithm to fall into the local optimal solution. The performance of the particle swarm optimization(PSO)algorithm is enhanced by dynamically adjusting the inertia coefficient and the learning factor. The variance of the particle swarm adaptability is calculated,and the timing of switching to the K-means algorithm is cap-tured. The output results of dynamic particle swarm optimization(DPSO)are used to initialize the K-means clustering center and enable it to converge to the global optimal solution. The K-means clustering center is updated constantly until reaching con-vergence by means of multiple iterations of the minimized objective function. The experimental results show that the DPSOK can effectively improve the global search capability of K-means,obtain a better segmentation effect than K-means and the PSO in im-age segmentation,and has higher segmentation quality and efficiency in comparison with the particle swarm optimization and K-means algorithm.%为了解决K?means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,提出一种基于动态粒子群优化(DPSO)与K?means聚类的图像分割算法(DPSOK).通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算粒子群适应度方差,找准切换至K?means算法时机;随后,将DPSO输出结果用来初始化K?means聚类中心,使其收敛至全局最优解;最后,通过最小化目标函数的多次迭代,使K?means的聚类中心不断更新,直到收敛.实验结果表明,DPSOK 能有效提高K?means的全局搜索能力,在图像分割中它比K?means,PSO获得了更好的分割效果,且与粒子群优化和K?means算法相比,DPSOK算法具有更高的分割质量与效率.【总页数】5页(P164-168)【作者】李立军;张晓光【作者单位】中国矿业大学机电工程学院,江苏徐州221116;聊城大学物理科学与信息工程学院,山东聊城252059;中国矿业大学机电工程学院,江苏徐州221116【正文语种】中文【中图分类】TN911.73-34;TP391【相关文献】1.基于改进K-means聚类的木材缺陷彩色图像分割算法研究 [J], 谢永华;陈庆为;梁娇娇2.一种基于 k-means 聚类和半监督学习的医学图像分割算法 [J], 黄伟;陶俊才3.基于CUDA的并行K-means聚类图像分割算法优化 [J], 霍迎秋;秦仁波;邢彩燕;陈曦;方勇4.基于动态粒子群优化与K均值聚类的图像分割算法 [J], 阮威5.动态粒子群优化K-means的图像分割算法研究 [J], 杨雨航因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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安康学院学年论文（设计）题目_____________________________________________ 学生姓名_______________ 学号_____________________________ 所在院（系）_______________________________________ 专业班级__________________________________________________ 指导教师_____________________________________________年月曰基于粒子群优化算法的图像分割（作者：）（）指导教师：【摘要】本文通过对粒子群优化算法的研究，采用Java编程，设计出一套用于图像分割的系统。
基于粒子群优化算法的图像分割系统，可以将一幅给定的图像进行分割，然后将分割结果保存。
图像分割的目的是将感兴趣的区域从图像中分割出来，从而为计算机视觉的后续处理提供依据。
图像分割的方法有多种，阈值法因其实现简单而成为一种有效的图像分割方法。
而粒子群优化（PSO）算法是一类随机全局优化技术，它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域缩短寻找阈值的时间。
因此，基于粒子群优化算法的图像分割以粒子群优化算法为寻优工具，建立具有自适应和鲁棒性的分割方法。
从而可以在最短的时间内，准确地确定分割阈值。
关键词：粒子群优化（PSO，图像分割，阈值法，鲁棒性AbstractT his paper based on the particle swarm optimizati on algorithm, desig ns a set of system for image segme ntati on using Java program min g. Image segme ntati on system based on particle swarm optimizati on algorithm, the image can be a given segmentation, and then the segmentation results would be saved. Image segmentation is the purpose of the interested area from the image, thus providing the basis for the subsequent processing of computer vision. There are many methods of image segmentation, threshold method since its simple realization, becomes a kind of effective method in image segmentation. Particle swarm optimization （PSO） algorithm is a stochastic global optimization technique; it finds optimal regions of complex search spaces for threshold time shorte ned through the in teractio n betwee n particles. Therefore, particle swarm optimization algorithm of image segmentation based on particle swarm optimization algorithm based on optimizati on tools; establish segme ntati on method with adaptive and robust. Therefore, it is possible for us in the shortest possible time to accurately determ ine the segme ntati on threshold.Key word s: PSO, image segmentation, threshold method, robust.1引言1.1研究的背景和意义技术的不断向前发展，人们越来越多地利用计算机来获取和处理视觉图像信息。
据统计，人类从外界获取的信息中有80%是来源于视觉或者说是图像信息，这包括图形、图像、视频、数据、文本等。
作为人类最有效的交流方式和信息获取，图像也因其所含的信息量大且表现直观而在多媒体技术中占据了重要地位。
所谓图像处理，就是对图像信息进行处理来满足人的视觉心理或应用需求的行为。
在对图像处理的研究及应用中，人们往往只对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分称为目标或前景，一般对应图像中特定的、具有独特性质的区域，剩余的部分则称为背景。
而图像分割的目的就是把图像分割成各具特性的区域并从中提取出感兴趣目标的技术和过程。
多年来，对图像分割的研究一直是图像技术研究中的焦点和热点，人们对其的关注不断提高。
它是一种重要的图像分析技术，是图像处理到图像分析的关键步骤，也是计算机视觉领域低层次视觉中的主要问题。
图像分割结果是图像特征提取及识别等图像理解的基础，对图像的加工主要处于图像处理的层次，图像分割后，对图像的分析才成为可能。
另外，图像分割也广泛的应用于实际生活中，特别是近年来随着计算机技术以及图形图像学的飞速发展，使得图像分割技术成为了其它很多研究领域能否顺利发展的一个重要基础。
阈值法因其实现简单和运算效率高而成为了一种有效的图像分割方法，阈值的确定则是阈值法图像分割的关键，然而为了使分割结果更为准确而要在一幅多峰直方图的全灰度范围内搜索一个最佳多阈值组合，问题将变得非常复杂耗时，无法满足实时性的要求，严重阻碍了该方法的发展。
因此，寻求一种高效快速的算法来解决基于多值闽值图像分割的问题将具有重要的意义。
粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种新近出现的启发式全局优化算法［1］，该算法源于鸟类捕食行为的模拟。
粒子群优化算法首先初始化一群随机粒子，然后通过迭代找到最优解。
在每次迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”来更新自己。
一个是粒子本身所找到的最优解，即个体极值；另一个是整个种群目前找到的最优解，称之为全局极值解。
粒子群优化算法在全局优化问题中，无论是收敛速度还是全局寻优能力，都表现出了很好的性能。
而基于阈值法的图像分割问题从某种意义上讲就是一个全局优化问题。
1.2粒子群优化算法的研究现状粒子群优化算法是由美国社会心理学家James Kennedy博士和电气工程师Russell Eberhart博士在1995年共同提出的［2］，其基本思想是受他们早期对鸟群行为研究结果的启发，是一种群体智能优化算法。
它己成为与遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法并行发展的一种全局优化算法。
粒子群算法同遗传算法类似，也是通过个体间的协作和竞争实现全局搜索，但它没有遗传算法的交叉以及变异算子，而是粒子在解空间追随最优粒子进行搜索。
由于算法的高效性和易实现性，该算法己经成功地运用于神经网络训练、工业系统优化及控制等领域［3］，并取得了很好的效果。
群体智能己成为人工智能所研究的一个重要领域。
在美国成立了专门的组织研究群体的仿真。
由欧洲联盟资助的群体智能相关研究项目，也于2001年在欧洲多个研究机构启动。
在国内，国家自然科学基金“十五”期间学科交叉类优先资助领域中，认知科学及其信息处理的研究内容就明确列出了群体智能的自适应、进化与现场认知以及复杂系统与复杂性。
在2001年3月8日北京召开的第六届全国人工智能联合会议暨“863”计划智能计算机主题学术会议中，戴汝为院士特邀报告的主要内容就是群体智能的研究进展。
到现在，国家自然科学基金委员会基本上每年都资助数项粒子群优化算法相关理论和应用的研究。
IEEE计算智能协会自2003年起每年举行一次群体智能会议，而粒子群优化算法是会议的重要主题。
1.2.1粒子群算法的研究方向自粒子群优化算法问世以来，由于它的易实现性和计算快速性，引起了国内外相关领域众多学者的关注及研究，目前粒子群优化算法的理论与应用研究都取得了很大的进展，对于算法的原理己有了初步的了解，算法的应用也在不同学科中得以实现。
这些研究领域主要集中在三个方面：算法的改进、分析以及应用。
1.2.2粒子群算法的应用现状实际应用方面，粒子群优化算法己经在优化问题求解、电力系统、人工神经网络训练等诸多领域得到了成功应用。
人工神经网络训练应用采用一定的优化算法进行神经网络的训练可以提高神经网络的自学及自组织能力。
目前，优化算法对神经网络的训练主要集中在网络拓扑结构和网络连接权重上。
神经网络的训练问题是属于超高维的优化问题。
常用的反射传播算法（BP）难以克服陷入局部最优问题，而遗传算法由于其操作的复杂，优化速度比较缓慢。
实验研究表明，PSO是一种很有潜力的神经网络训练算法，PSO搜索速度快而且得到的优化结果较优，克服了上述两种算法的缺点。
电力系统中的应用粒子群优化算法在电力系统优化中有着广泛的应用，例如在配电网扩展规划、机组组合、检修计划、无菌优化控制、负荷经济分配、参数辨识、谐波分析与电容配置、优化设计等方面。
口本的Fuji电力公司的研究人员将著名的RPVC（Reactive Power and Voltage Control）问题简化为求解函数的最小值问题，并用改进的PSO算法进行优化求解。
与传统方法如专家系统、敏感性分析相比较，结果证明了PSO 算法在解决该问题上的优势。
1.4本论文的主要内容本文通过对粒子群优化算法的研究，采用Java编程，设计出一套用于图像分割的系统。
基于粒子群优化算法的图像分割系统，可以将一幅给定的图像进行分割，然后将分割结果保存。
第二部分 系统地介绍了两大类图像分割方法，是本文的主体部分，我参考资料着重介绍了阈值法中的3种图像分割方法，在了解阈值法法的原理后， 然后对比最大类间方差方法， 粒子群优化算法，通过eclipse 仿真，得出基于粒子群优化算法的图像分割效果图像2图像分割方法 2.1阈值法阈值分割法［］实际上就是按照某个准则函数求最优阈值的过程，是一种广泛应用的分割技术， 利用图像中要提取的目标物与其背景在灰度特性上的差异，把图像视为具有不同灰度级的两类区域(目标和背景)的组合，选取一个合适的阈值，以确定图像中每个象素点应该属于目标还是背景区域， 从而产生相应的二值图像。