查询结果:   刘立群,火久元,王联国.基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法[J].计算机应用与软件,2015,32(5):212 - 215.
中文标题
基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法
发表栏目
图像处理与应用
摘要点击数
659
英文标题
IMAGE THRESHOLD SEGMENTATION ALGORITHM BASED ON IMPROVED SHUFFLED FROG LEAPING ALGORITHM
作 者
刘立群 火久元 王联国 Liu Liqun Huo Jiuyuan Wang Lianguo
作者单位
甘肃农业大学信息科学技术学院 甘肃 兰州 730070 兰州交通大学信息中心 甘肃 兰州 730070    
英文单位
College of Information Science and Technology, Gansu Agricultural University, Lanzhou 730070, Gansu, China Information Center, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, Gansu, China    
关键词
最大类间方差法 改进混合蛙跳算法 花牛苹果图像 图像分割 阈值寻优
Keywords
OTSU Improved shuffled frog leaping algorithm Huaniu apple image Image segmentation Threshold optimisation
基金项目
国家自然科学基金项目(61063028);甘肃省科技计划资助项目(145RJYA288);甘肃农业大学盛彤笙科技创新基金项目(GSAU-STS-1322);中国博士后科学基金项目(2013M542398);兰州交通大学青年科学基金项目(2013032)
作者资料
刘立群,讲师,主研领域:智能计算,无线局域网安全技术。 火久元,高工。 王联国,教授。 。
文章摘要
针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法。算法将苹果图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进混合蛙跳算法的适应度值,通过改进的混合蛙跳算法寻找最大的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对花牛苹果图像进行分割。选取强光、较强光、较弱光和弱光条件下四幅花牛苹果图像进行分割实验,结果表明,采用基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效改善花牛苹果图像的分割效果。
Abstract
To solve the defect of noise interference and over-segmentation the OTSU has in image segmentation, we propose an image threshold segmentation algorithm which is based on improved shuffled frog leaping (ISFL) algorithm. By coding the apple images, the algorithm selects between-class variance as the fitness value of ISFL algorithm and searches the maximal segmentation threshold through ISFL, and this optimal threshold is then employed to segment Huaniu apple images with OTSU. By choosing four Huaniu apple images under four conditions of strong light, faintish strong light, faintish weak light and weak light for segmentation experiments, the results indicate that the image threshold segmentation algorithm based on ISFL algorithm has better image threshold optimisation performance compared with both OTSU and the image threshold segmentation algorithm based on shuffled frog leaping algorithm, it can effectively improve the segmentation effect of Huaniu apple images.
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