基于智能優(yōu)化算法的多閾值圖像分割技術(shù)及其并行加速.pdf

1、圖像分割是數(shù)字圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一，圖像分割是圖像識(shí)別的基礎(chǔ)，其結(jié)果直接影響后續(xù)的操作。在現(xiàn)有的圖像分割算法中，閾值法因其性能穩(wěn)定、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單而被廣泛應(yīng)用。
　　當(dāng)圖像中的目標(biāo)與背景差別較為明顯時(shí)，其直方圖呈現(xiàn)雙峰形狀，單閾值法可取得較好的分割效果，然而，現(xiàn)實(shí)圖像的直方圖往往呈現(xiàn)多峰形狀，更適合采用多閾值法。傳統(tǒng)的多閾值分割方法根據(jù)某個(gè)特定的評(píng)價(jià)函數(shù)在整個(gè)灰度級(jí)范圍內(nèi)搜索最佳分割閾值，計(jì)算復(fù)雜度非常高，目前，較多使

2、用智能優(yōu)化算法進(jìn)行求解。智能優(yōu)化算法在解決復(fù)雜非線性的優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，雖然不能保證獲得最優(yōu)解，但可以在較短的時(shí)間內(nèi)獲得令人滿意的解，較為適用于多閾值選取問(wèn)題。
　　萬(wàn)有引力搜索算法是一種較新的智能優(yōu)化算法，具有較高的全局搜索能力和較快的收斂速度。本文將其應(yīng)用于多閾值選取問(wèn)題，并針對(duì)閾值選取的特點(diǎn)，提出兩點(diǎn)改進(jìn):(1)針對(duì)閾值為整數(shù)這一特點(diǎn)，提出了一種新的引力系數(shù)控制策略，避免了冗余的精度運(yùn)算，大幅度提高了算法的收斂速度。(2)對(duì)最優(yōu)個(gè)