改进蜂群算法的图像阈值分割方法

• Published in: 计算机应用研究 Vol. 34; no. 12; pp. 3880 - 3884
• Main Author: 张海涛;程新文;熊红伟;马海荣;陈联君;钱小刚
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 中冶集团武汉勘察研究院有限公司,武汉430080%中国地质大学信息工程学院,武汉430074 2017; 河南财经政法大学资源与环境学院,郑州450034%中国地质大学信息工程学院,武汉,430074%中国地质大学信息工程学院,武汉430074; 中国地质大学信息工程学院,武汉430074; 漳洲市测绘设计研究院,福建漳州363000
• Subjects: 二维直方图; 人工蜂群算法; 图像分割; 局部搜索; 最大类间方差法; Otsu; 人工蜂群算法; 局部搜索; image segmentation; two dimensional histogram; 图像分割; artificial bee colony(ABC); local search; 二维直方图; 最大类间方差法
• ISSN: 1001-3695
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.12.081

为快速高效地进行图像分割,针对人工蜂群算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法分割二维Otsu图像的新方法。通过对蜜源更新过程中向当前最优蜜源方向进行引导,可以加快算法的收敛速度;为避免算法陷入局部最优并加快收敛速度,在局部搜索过程中逐步缩减了搜索范围并加入了放弃机制;针对较大梯度值无意义的问题,限定了蜜源范围,以提高算法的效率。最后结合具有不同直方图分布的图像进行了实验,结果表明了算法稳健、高效、快速的特性。