基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法、图像分割方法技术

基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法、图像分割方法，属于图像处理技术领域。本发明专利技术灰度阈值获取方法,其特征在于,包括以下步骤：步骤S01，对图像灰度值进行种群初始化；步骤SO2，计算种群内个体的适应度值；步骤S03，计算种群内个体最优位置和全局最优位置；步骤S04，更新种群内个体最优位置和全局最优位置；步骤S05，判断是否满足终止条件，若满足则获取最优解并得到最优灰度阈值；否则执行步骤S02进入下一代种群；其中，所述步骤S04采用惯性权重动态调节个体最优位置和全局最优位置。本发明专利技术具有自主学习和自适应性和较高的鲁棒性，且能够从全局并发求解灰度阈值，较好地规避局部最优值，准确高效。

Gray threshold acquisition method and image segmentation method based on Adaptive Particle Swarm Optimization

The method of obtaining gray threshold and image segmentation based on Adaptive Particle Swarm Optimization (Adaptive Particle Swarm Optimization) belongs to the field of image processing. The invention of gray threshold acquisition method, which is characterized in that the method comprises the following steps: step S01, the image gray value initialization; step SO2, calculation of individuals in a population fitness value; step S03, calculate the individual best position and the global optimal position within populations; step S04, update the individual best position and the global best position of population; step S05, to determine whether they meet the termination conditions, to meet to obtain the optimal solution and the optimal gray threshold; otherwise executing step S02 into the next generation population; among them, the steps of using S04 inertia weight dynamic adjustment of individual best position and the global optimal position. The invention has self-learning and adaptability and high robustness, and it can solve gray-scale threshold from global concurrency, and avoid local optimum value accurately and efficiently.

【技术实现步骤摘要】
基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法、图像分割方法
本专利技术图像处理
，尤其涉及一种基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法、图像分割方法。
技术介绍
图像处理从本质上讲是对图像信息进行加工以满足人们的视觉心理或应用需求的行为。而图像分割是图像处理技术中的一种，其目的是将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣的部分以满足人们的某种需要。近年来，对图像分割的研究一直是图像处理技术研究中心的热点，人们对其关注和投入不断提高，它是一种重要的图像分析技术，是从图像处理得到图像分析的关键步骤。图像分割方法主要有边缘检测分割法、区域分割法、阈值分割法等。其中，阈值分割法因实现简单、运算效率高而成为一种有效的图像分割方法，而阈值的确定是阈值法图像分割的关键。然而要在一副多峰直方图的全灰度范围内搜索一个最佳的多阈值组合使得分割结果更为精准，求解的过程将变得异常耗时，运行速度慢，无法满足图像分割对实时性的要求，严重地阻碍了图像分割进程。现有并行区域分割技术是对感兴趣区域进行并行方式检测来对图像进行分割。该分割基于的图像灰度阈值是靠先验知识来确定的，但对于不同图像具有不同特点，依赖先验知识确定的图像灰度阈值自适应性、稳定性差，进而使得依赖于图像灰度阈值进行图像分割的结果不准确。现有的基于最大类间方差的阈值分割方法，包括遗传算法、蚁群算法、微粒群算法和最大类间方差阈值分割法，将上述算法相组合，提出了基于群体智能算法的最大类间方差阈值分割法，以加快最大类间方差方法求最优解的速度。上述算法各有优点，但也存在不足之处。如遗传算法收敛速度低，为此专利技术专利申请CN106023195A、专利技术专利申请CN105488528A采用BP神经网络结合遗传算法的方式改进标准遗传算法存在的问题。如粒子群算法虽然收敛速度快，但有着限于局部最小的缺点，为此专利技术专利申请CN104156945A利用聚类方法结合粒子群算法来改进标准粒子群算法存在的问题。如基于量子粒子群算法虽然全局搜索能力强，但仍然有着维数束缚的问题。虽然，上述提及的现有申请虽然在一定程度上优化了收敛速度，但相对复杂。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的问题，提出了一种简单的，能全局并发求解灰度阈值，较好规避局部最优值的基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法、及根据上述方法获取的灰度阈值进行的图像分割方法。本专利技术引入惯性权重到粒子群算法中，且权重随迭代次数增加而线性减小。在应用上述算法求解图像分割的灰度阈值时，算法将利用迭代过程中得到的反馈信息自行调节并发搜索过程。当权重较大时，具有较强全局搜索能力，而当权重较小时，具有局部搜索能力，进而能快速收敛于某一全局最优区域，在最优区域中获得精度较高的解。这在很大程度上降低了算法陷入局部最优解的可能性。本专利技术是通过以下技术方案得以实现的：基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法,包括以下步骤：步骤S01，对图像灰度值进行种群初始化；步骤SO2，计算种群内个体的适应度值；步骤S03，计算种群内个体最优位置和全局最优位置；步骤S04，更新种群内个体最优位置和全局最优位置；步骤S05，判断是否满足终止条件，若满足则获取最优解并得到最优灰度阈值；否则执行步骤S02进入下一代种群；其中，所述步骤S04采用惯性权重动态调节个体最优位置和全局最优位置。作为优选，步骤S01的种群初始化包括初始化个体速度、个体位置矢量、初始代种群个体最优位置和全局最优位置。作为优选，步骤S02的适应度值按如下公式(1)计算：其中，为第k代的第i个粒子个体的适应度值，t＝{t1，t2，…tm}为种群初始化后的图像灰度值并作为用于将图像分割为m类区域的图像灰度阈值，pm为第m类区域内灰度值出现的概率，μm为第m类区域内灰度值的平均值，μav为整个图像的平均灰度值。作为优选，步骤S03计算种群个体最优位置具体为：其中，为第k代的第i个粒子个体的适应度值；为个体最优位置。作为优选，步骤S03计算种群全局最优位置具体为其中，为第k代整个粒子群的全局最优位置。作为优选，步骤S04更新种群内个体最优位置和全局最优位置依据下述公式完成：其中，r1和r2是[0，1]区间的随机数；Pi＝(pi1，pi2，...，piD)T为当前第i个粒子搜寻到的最优位置；Pg＝(pg1，pg2，...，pgD)T为当前整个粒子群所搜寻到的最优位置；Vi＝(vi1，vi2，...，viD)T为第i个粒子的个体速度；c1、c2为加速系数；为第k代第i个粒子的位置；w为惯性权重。作为优选，所述惯性权重按照下述公式调节：其中，N_max为最大的迭代次数；N为当前的迭代次数；ω_max为预设的最大惯性权重值；ω_min为预设的最小惯性权重值。作为优选，步骤S04还包括溢出约束限制：设置最大个体速度，当个体速度大于最大个体速度时，将其更新为最大个体速度。一种图像分割方法，包括以下步骤：步骤一，读取图像信息并计算待分割图像的图像灰度直方图；步骤二，根据上述基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法获取最优灰度阈值；步骤三，根据最优灰度阈值对图像进行分割。作为优选，步骤三的图像分割具体包括：根据至少一个最优灰度阈值将待分割的图像划分为至少两类区域，进行并行方式的图像分割。本专利技术具有以下有益效果：本专利技术一种基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法、图像分割方法，具有自主学习和自适应性、以及较高的鲁棒性，解决了现有先验知识适应性、稳定性差的问题，进而能从全局并发来求解灰度阈值，并进行准确高效的图像分割，为后续图像特征提取和识别提供了更准确信息，图像分析更精准。附图说明图1为本专利技术基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法的流程图；图2为本专利技术图像分割方法的流程图。具体实施方式以下是本专利技术的具体实施例并结合附图，对本专利技术的技术方案作进一步的描述，但本专利技术并不限于这些实施例。并行区域分割技术是一种采用并行方式对感兴趣区进行检测来对图像进行分割的技术。首先对于一副灰度图像，该技术会根据预先确定的一个处于图像灰度取值范围中的灰度阈值将所有像素归为两大类，灰度值大于灰度阈值的像素为一类，灰度值小于灰度阈值的像素归为另一类，灰度值等于灰度阈值的像素可视情况归为前面两类中的任意一类。通常情况下，两类像素分属于图像中的两类区域，从而根据阈值分类完成了对图像的分割。但现有灰度阈值的获得是根据先验知识获得的，是基于以往的经验总结出来，并不能很好地适应不同的情况，因此图像分割的自适应性和稳定性不尽人意。在基本粒子群算法中，首先随机初始化一群粒子，而每个粒子则代表一个候选解，并通过适应度函数来评价各个候选解的优劣；在每次的搜寻过程中，各个粒子通过跟随两个“榜样”在整个候选解空间中进行搜索：一个是粒子自身到目前为止所搜寻到的最优值，即局部最优解；另一个是整个种群到目前为止所搜寻到的最优值，即全局最优解。由于每次搜寻都是在之前搜寻的最优结果的基础上进行的进一步搜索，所以随着迭代次数的不断增加，整个群体搜寻的结果质量也会不断提升。然而，在实际的搜寻过程中，如果某个粒子得到了到目前为止种群所发现的最优值，那么其他粒子也将快速向该粒子靠拢，但该粒子所发现的最优值往往是局部最优解，所以这将很有可能导致整个算法陷入局部最优解的现象。为了平衡粒子的全局和局部搜寻能力，本文本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法,其特征在于,包括以下步骤：步骤S01，对图像灰度值进行种群初始化；步骤SO2，计算种群内个体的适应度值；步骤S03，计算种群内个体最优位置和全局最优位置；步骤S04，更新种群内个体最优位置和全局最优位置；步骤S05，判断是否满足终止条件，若满足则获取最优解并得到最优灰度阈值；否则执行步骤S02进入下一代种群；其中，所述步骤S04采用惯性权重动态调节个体最优位置和全局最优位置。

【技术特征摘要】
1.基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法,其特征在于,包括以下步骤：步骤S01，对图像灰度值进行种群初始化；步骤SO2，计算种群内个体的适应度值；步骤S03，计算种群内个体最优位置和全局最优位置；步骤S04，更新种群内个体最优位置和全局最优位置；步骤S05，判断是否满足终止条件，若满足则获取最优解并得到最优灰度阈值；否则执行步骤S02进入下一代种群；其中，所述步骤S04采用惯性权重动态调节个体最优位置和全局最优位置。2.根据权利要求1所述的基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法，其特征在于，步骤S01的种群初始化包括初始化个体速度、个体位置矢量、初始代种群个体最优位置和全局最优位置。3.根据权利要求1所述的基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法，其特征在于，步骤S02的适应度值按如下公式(1)计算：其中，为第k代的第i个粒子个体的适应度值，t＝{t1，t2，…tm}为种群初始化后的图像灰度值并作为用于将图像分割为m类区域的图像灰度阈值，pm为第m类区域内灰度值出现的概率，μm为第m类区域内灰度值的平均值，μav为整个图像的平均灰度值。4.根据权利要求1所述的一种基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法，其特征在于，步骤S03计算种群个体最优位置具体为：其中，为第k代的第i个粒子个体的适应度值；为个体最优位置。5.根据权利要求1所述的一种基于自适应粒子群算法的灰度阈值获取方法，其特征在于，步骤S03计算种群全局最优位置具体为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，
申请(专利权)人：上海斐讯数据通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31