基于金字塔演化策略的彩色图像多阈值分割

• Published in: 计算机科学 Vol. 49; no. 6; pp. 231 - 237
• Main Authors: 徐汝利, 黄樟灿, 谢秦秦, 李华峰, 湛航
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 武汉理工大学理学院 武汉430070 2022
• Subjects: 粒子群算法; 彩色图像; 金字塔演化策略; 最大类间方差; 多阈值分割
• ISSN: 1002-137X
• DOI: 10.11896/jsjkx.210300096

TP319; 传统智能优化算法对彩色图像进行分割未能考虑种群间的竞争与协作关系,从而造成局部最优问题,影响了分割效果.为了提高分割效果,提出了 一种改进金字塔演化策略(Improved Pyramid Evolution Strategy,IPES).首先设计了 一种适合彩色图像多阈值分割问题的自适应搜索算子,扩大各层级搜索空间,提高了算法的寻优能力;然后利用种群间的竞争与协作关系以解决局部最优问题,进而提高求解精度和分割效果;最后以最大类间方差(Otsu)为优化目标,利用现有的标准测试图像对算法性能进行测试,并将IPES算法与其他8种算法的性能进行比较.实验结果表明,经IPES算法分割后的图像峰值信噪比值在28～35dB之间,比改进树种算法和传统的粒子群算法以及差分进化算法至少提高了 10dB;结构相似性值在89％～97％之间,至少提高了 3个百分点,分割后的图片质量更好,结构相似性更高.因此,该算法在求解彩色图像多阈值分割问题时具有良好的性能.