基于人工蜂群算法的图像阈值分割.pdf

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1、自动化技术与应用2016年第35卷第2期仪器仪表与检测技术lnstrumentationandMeasurment基于人工蜂群算法的图像阈值分割★霍凤财，任伟建，孙宝翔，杜颖(东北石油大学电气信息工程学院，黑龙江大庆163318)摘要：为快速准确地将图像中目标和背景分离开来，将新型群体智能模型中的人工蜂群算法、二维直线交叉熵相结合，提出了一种图像分割新方法。该方法将图像阈值看成人工蜂群算法中的蜜源，利用信息熵和最大熵原理设计人工蜂群算法的适应度函数；通过采蜜蜂、侦查蜂和观察蜂的分工协作和信息共享，逐代逼近最佳阈值。并利用Matlab实现了图像分割算法，对分割

2、的结果进行分析。实验结果表明，该方法在阈值分割图像时，蜂群算法能够快速准确地将图像目标分离出来，分离出来的目标更加适合后序的分析和处理。关键词：阈值分割；二维直线交叉熵；蜂群算法中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1003—7241(2016)02一叭12-05ImageThresholdSegmentationbasedOnArtificialBeeColonyAIgorithmHUOFeng-cai，liENWei-jian，SUNBao-xiang，DUYing(DepartmentofElectricalInformationEngi

3、neering，NortheastPetroleumUniversity,Daqing163318China)Abstract：Inordertosegmenttargetandbackgroundfromimageexactlyandquickly,anewalgorithmonimagesegmentationisproposed，itintegratesArtificialBeeColony(ABC)algorithm，informationentropyandprincipleofmaximumentropy．Inthismethod，imageth

4、resholdsareregardedasthenectarsourceofABCalgorithmandthefitnessfunctionofABCalgorithmisdesignedbyinformationentropyandprincipleofmaximumentropy．Thebestthresholdisapproachedinparallelviathedivisionoflabor,cooperationandinformationsharingofemployedbees，onlookersandscouts．Theimagesegm

5、entationalgorithmisrealizedthroughMatlabandtheresultsareanalyzed．Experimentalresultsindicatethatwhenthemethodisappliedtoimagethresholdsegmentation，BeeColonyalgorithmcansegmenttargetsfrombackgroundverywell，itcanprovidetheconsequentanalysisandprocessingwithmoresuitedsegmentedtargets．

6、Keywords：thresholdsegmentation；2-Dlinearcrossentropy；beecolonyalgorithm法中比较典型的算法。该算法是由Karaboga于2005年1引言图像阈值分割是目标检测中的关键技术，因其高效、提出的一种基于蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法。易于实现等特点而被广泛应用。现已提出大量的阈值选虽然人工蜂群算法的研究和应用只处于初级阶段，但取方法，这些方法根据一维直方图或二维直方图及其区该算法已广泛用于解决各类优化问题，如函数优化、域划分方式u】，结合智能算法寻求不同准则下的最佳阈TSP仿真、多目标优化、逻

7、辑推理一及图像处理伽值[21，在不同应用领域取得了较好的应用效果。人工蜂等。同时，其易于早熟收敛、编码不统一、搜索速度慢群算法(ArtificialBeeColony，ABC)就是这类智能算等智能算法普遍存在的缺点亦体现出来。本文将人工蜂群算法作为智能启发式算法，二维直线交叉熵作为适应基金项目：国家自然科学基金项目(61374127)；中国石油科技度函数，应用到图像的阈值分割中，通过与经典的大津创新基金项目(2013D一5006—0209)；黑龙江省博士后科研启动基金法(Otsu)方法获取的阈值分割效果相比较，该方法与经(LBH-Q12143)东北石油大学青

8、年基金(2013NQ105))典方法能得到类似的分割