CN107424165A - 一种有效的图像分割系统 - Google Patents

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    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
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Abstract

一种有效的图像分割系统，包括图像输入模块、图像优化模块、算法优化模块、阈值选择模块和图像分割模块，所述图像输入模块用于输入待分割的原始图像，所述图像优化模块用于对输入的原始图像进行滤波处理，所述算法优化模块用于通过对粒子群优化算法进行改进，所述阈值选择模块采用改进的粒子群优化算法寻找最佳阈值组合将图像的灰度直方图分成独立的类，所述图像分割模块利用阈值选择模块计算所得的最佳阈值组合进行图像的分割。本发明的有益效果为：通过改进的粒子群优化算法能够快速准确地找到分割阈值的最佳组合，继而通过所得的最佳分割阈值对图像进行分割，取得了较好的分割效果且适合多峰直方图的复杂图像。

Description

一种有效的图像分割系统
技术领域
本发明创造涉及图像处理领域，具体涉及一种有效的图像分割系统。
背景技术
对于多数图像处理技术来说，图像的分割是重要的处理过程，图像处理技术就是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或应用需求的行为，在图像处理的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些感兴趣的部分常称为目标或前景，它们一般对应图像中特定的，具有独特性质的区域，图像分割的目的就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域的技术和过程，因此，对图像进行稳定、准确的图像分割是图像处理的基础。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种有效的图像分割系统。
本发明创造的目的通过以下技术方案实现：
一种有效的图像分割系统，包括图像输入模块、图像优化模块、算法优化模块、阈值选择模块和图像分割模块，所述图像输入模块用于输入待分割的原始图像，所述图像优化模块用于对输入的原始图像进行滤波处理，从而去除图像中的噪声干扰，所述算法优化模块用于对粒子群优化算法进行改进，从而令算法收敛到全局最优解，所述阈值选择模块采用改进的粒子群优化算法寻找最佳阈值组合将图像的灰度直方图分成独立的类，从而使各类直方图的总熵最大，所述图像分割模块利用阈值选择模块计算所得的最佳阈值组合进行图像的分割。
本发明创造的有益效果：本系统采用改进的粒子群优化算法和多阈值法的图像分割法相结合，通过改进的粒子群优化算法能够快速准确地找到分割阈值的最佳组合，继而通过所得的最佳分割阈值对图像进行分割，取得了较好的分割效果且适合多峰直方图的复杂图像。
附图说明
利用附图对发明创造作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明创造的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明结构示意图；
图2是本发明算法优化模块的结构示意图。
附图标记：
图像输入模块1；图像优化模块2；算法优化模块3；阈值选择模块4；图像分割模块5；第一优化单元31；第二优化单元32。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1和图2，本实施例的一种有效的图像分割系统，包括图像输入模块1、图像优化模块2、算法优化模块3、阈值选择模块4和图像分割模块5，所述图像输入模块1用于输入待分割的原始图像，所述图像优化模块2用于对输入的原始图像进行滤波处理，从而去除图像中的噪声干扰，所述算法优化模块3通过对粒子群优化算法进行改进，从而令算法收敛到全局最优解，所述阈值选择模块4采用改进的粒子群优化算法寻找最佳阈值组合将图像的灰度直方图分成独立的类，从而使各类直方图的总熵最大，所述图像分割模块5利用阈值选择模块4计算所得的最佳阈值组合进行图像的分割。
本优选实施例采用改进的粒子群优化算法和多阈值法的图像分割法相结合，通过改进的粒子群优化算法能够快速准确地找到分割阈值的最佳组合，继而通过所得的最佳阈值组合对图像进行分割，取得了较好的分割效果且适合多峰直方图的复杂图像。
优选地，所述算法优化模块3包括第一优化单元31和第二优化单元32，所述第一优化单元31用于通过改进粒子群的速度和位置更新公式从而让粒子更新自己的速度和新的位置；所述第二优化单元32用于根据粒子群进化速度因子和聚集程度因子动态的调整惯性权重，从而使算法具有动态适用性。
优选地，所述第一优化单元31用于通过改进算法的速度和位置更新公式从而让粒子更新自己的速度和新的位置，定义第i个粒子表示为一个d维的向量xi＝(xi1,xi2,…,xid),则粒子群的位置和速度更新公式为：
xid(t+1)＝xid(t)+vid(t+1)*Tt
vid(t+1)＝wvid(t)+c1r1(pid(t)-xid(t))+c2r2(pgd(t)-xid(t))+c3r3(xid(t)-pw(t))
式中，xid(t+1)为粒子i的第d维在t+1次迭代时的位置，xid(t)为粒子i的第d维在t次迭代时的位置，Tt为粒子飞行所用的时间，Tmax为粒子飞行的最长时间，t为粒子的当前迭代次数，tmax为粒子的最大迭代次数，c1、c2和c3是学习因子，w是惯性权重，vid(t)是粒子i的第d维的速度，pid(t)是粒子i的第d维的最优位置,pw(t)是粒子i的第d维的最差位置，pgd(t)是全体粒子的第d维的最优解，r1、r2和r3是0到1之间的随机数。
本优选实施例在粒子的位置更新公式中，让粒子的飞行时间随着迭代次数线性递减，提高了算法的搜索效率；在速度更新公式中引入了粒子的最差位置，使得粒子在更新过程中尽快远离这些较差的位置，从而加快了算法的收敛速度，提高了算法的性能。
优选地，所述第二优化单元32用于根据粒子群进化速度因子和聚集程度因子动态的调整惯性权重，从而使算法具有动态适用性，具体为：
a.进化速度因子，用于检测粒子群优化算法中粒子进化的程度，具体为：
式中，示第t次迭代中第i个粒子的历史最好适应度，表示第t-1次迭代中第i个粒子的历史最好适应度；
b.聚集程度因子，用于反应所有粒子当前的聚集程度，具体为：
式中，是第t次迭代群中所有粒子适应度的平均值，是第t次迭代中最好粒子的适应度值；
c.根据上述计算所得的进化速度因子和聚集程度因子计算粒子群优化算法中的惯性权重w，则w的计算公式为：
式中，w0是惯性权重的初值，h是进化速度因子，s是聚集程度因子，α是进化速度因子的加权系数。
本优选实施例采用的改进的惯性权重算法，引进进化速度因子和聚集程度因子参与计算，使得惯性权重的值随着每个粒子的进化速度和粒子群的聚集程度的变化而变化，从而避免了传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优以及后期收敛速度迅速减小等缺点。
优选地，所述阈值选择模块4采用改进的粒子群优化算法寻找最佳阈值组合将图像的灰度直方图分成独立的类，从而使各类直方图的总熵最大，设图像的分割阈值组合为[t1,t2,…,tc]，则图像分割的适应度函数f为：
式中，fi为灰度级i的像素点出现的概率，m0为分割阈值0～t1范围内的像素点总数，m1为分割阈值t1～t2范围内的像素点总数，mc-1为分割阈值tc-1～tc范围内的像素点总数。
本优选实施例采用改进的粒子群优化算法进行图像分割中的多阈值的选择，能快速地找到使分割结果准确的多阈值最佳门限组合，且适合直方图呈多峰的复杂图像。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.一种有效的图像分割系统，其特征是，包括图像输入模块、图像优化模块、算法优化模块、阈值选择模块和图像分割模块，所述图像输入模块用于输入待分割的原始图像，所述图像优化模块用于对输入的原始图像进行滤波处理，从而去除图像中的噪声干扰，所述算法优化模块用于对粒子群优化算法进行改进，从而令算法收敛到全局最优解，所述阈值选择模块采用改进的粒子群优化算法寻找最佳阈值组合将图像的灰度直方图分成独立的类，从而使各类直方图的总熵最大，所述图像分割模块利用阈值选择模块计算所得的最佳阈值组合进行图像的分割。
2.根据权利要求1所述的一种有效的图像分割系统，其特征是，所述算法优化模块包括第一优化单元和第二优化单元，所述第一优化单元用于改进粒子群的速度和位置更新公式从而让粒子更新自己的速度和新的位置；所述第二优化单元用于根据粒子群进化速度因子和聚集程度因子动态的调整惯性权重，从而使算法具有动态适用性。
3.根据权利要求2所述的一种有效的图像分割系统，其特征是，所述第一优化单元用于通过改进算法的速度和位置更新公式从而让粒子更新自己的速度和新的位置，定义第i个粒子表示为一个d维的向量xi＝(xi1,xi2,…,xid),则粒子群的位置和速度更新公式为：
xid(t+1)＝xid(t)+vid(t+1)*Tt
<mrow> <msub> <mi>T</mi> <mi>t</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>T</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mfrac> <mi>t</mi> <msub> <mi>t</mi> <mrow> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msub> </mfrac> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
vid(t+1)＝wvid(t)+c1r1(pid(t)-xid(t))+c2r2(pgd(t)-xid(t))+c3r3(xid(t)-pw(t))
式中，xid(t+1)为粒子i的第d维在t+1次迭代时的位置，xid(t)为粒子i的第d维在t次迭代时的位置，Tt为粒子飞行所用的时间，Tmax为粒子飞行的最长时间，t为粒子的当前迭代次数，tmax为粒子的最大迭代次数，c1、c2和c3是学习因子，w是惯性权重，vid(t)是粒子i的第d维的速度，pid(t)是粒子i的第d维的最优位置,pw(t)是粒子i的第d维的最差位置，pgd(t)是全体粒子的第d维的最优解，r1、r2和r3是0到1之间的随机数。
4.根据权利要求2所述的一种有效的图像分割系统，其特征是，所述第二优化单元用于根据粒子群进化速度因子和聚集程度因子动态的调整惯性权重，从而使算法具有动态适用性，具体包括：
a.进化速度因子，用于检测粒子群优化算法中粒子进化的程度，具体为：
<mrow> <mi>h</mi> <mo>=</mo> <mrow> <mo>|</mo> <mfrac> <mrow> <mi>min</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <msub> <mi>h</mi> <mi>k</mi> </msub> <mi>i</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <msub> <mi>h</mi> <mi>k</mi> </msub> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mrow> <mi>max</mi> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <msub> <mi>h</mi> <mi>k</mi> </msub> <mi>i</mi> <mrow> <mi>t</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msubsup> <mo>,</mo> <msubsup> <msub> <mi>h</mi> <mi>k</mi> </msub> <mi>i</mi> <mi>t</mi> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>|</mo> </mrow> </mrow>
式中，示第t次迭代中第i个粒子的历史最好适应度，表示第t-1次迭代中第i个粒子的历史最好适应度；
b.聚集程度因子，用于反应所有粒子当前的聚集程度，具体为：
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式中，是第t次迭代群中所有粒子适应度的平均值，是第t次迭代中最好粒子的适应度值；
c.根据上述计算所得的进化速度因子和聚集程度因子计算粒子群优化算法中的惯性权重w，则w的计算公式为：
<mrow> <mi>w</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>w</mi> <mn>0</mn> </msub> <mo>+</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <msqrt> <mrow> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <mfrac> <mi>h</mi> <mn>2</mn> </mfrac> </mrow> </msqrt> <mo>+</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>-</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mi>s</mi> </mrow>
式中，w0是惯性权重的初值，h是进化速度因子，s是聚集程度因子，α是进化速度因子的加权系数。
5.根据权利要求2所述的一种有效的图像分割系统，其特征是，所述阈值选择模块采用改进的粒子群优化算法寻找最佳阈值组合将图像的灰度直方图分成独立的类，从而使各类直方图的总熵最大，设图像的分割阈值组合为[t1,t2,…,tc]，则图像分割的适应度函数f为：
<mrow> <mi>f</mi> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <mi>H</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mo>&amp;lsqb;</mo> <msub> <mi>t</mi> <mn>1</mn> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>t</mi> <mn>2</mn> </msub> <mo>,</mo> <mo>...</mo> <mo>,</mo> <msub> <mi>t</mi> <mi>c</mi> </msub> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </mfrac> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <mo>{</mo> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <msub> <mi>t</mi> <mn>1</mn> </msub> </msubsup> <mfrac> <msub> <mi>f</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>m</mi> <mn>0</mn> </msub> </mfrac> <mi>l</mi> <mi>n</mi> <mfrac> <msub> <mi>f</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>m</mi> <mn>0</mn> </msub> </mfrac> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>t</mi> <mn>1</mn> </msub> </mrow> <msub> <mi>t</mi> <mn>2</mn> </msub> </msubsup> <mfrac> <msub> <mi>f</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>m</mi> <mn>1</mn> </msub> </mfrac> <mi>l</mi> <mi>n</mi> <mfrac> <msub> <mi>f</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>m</mi> <mn>1</mn> </msub> </mfrac> <mo>+</mo> <mo>...</mo> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>&amp;Sigma;</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>t</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mrow> <msub> <mi>t</mi> <mi>c</mi> </msub> </msubsup> <mfrac> <msub> <mi>f</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mfrac> <mi>l</mi> <mi>n</mi> <mfrac> <msub> <mi>f</mi> <mi>i</mi> </msub> <msub> <mi>m</mi> <mrow> <mi>c</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mfrac> <mo>}</mo> </mrow> </mfrac> </mrow>
式中，fi为灰度级i的像素点出现的概率，m0为分割阈值0～t1范围内的像素点总数，m1为分割阈值t1～t2范围内的像素点总数，mc-1为分割阈值tc-1～tc范围内的像素点总数。
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