19、基于模糊粒子群优化的图像阈值处理

基于模糊粒子群优化的图像阈值处理

1. 引言

图像阈值处理在图像分割中至关重要，传统方法多手动选择阈值，易影响最终结果质量。本文提出将粒子群优化（PSO）与模糊图像质量度量相结合，用于两种常见的图像阈值处理技术，旨在自动估计阈值，提高图像分割效果。

2. 方法概述

2.1 粒子群优化（PSO）

PSO 是一种受鸟类群集或鱼群游动启发的群体智能技术。其基本思想是通过一群粒子在问题搜索空间中移动，根据指定的质量度量不断改进候选解。粒子的移动依赖于其局部最优位置和全局最优位置。

PSO 作为一种元启发式算法，虽不能保证得到最优解，但对于具有大搜索空间且不可微的局部图像阈值优化问题非常适用。其具有收敛速度快、实现简单、易于并行化等优点。

PSO 算法的基本流程如下：

Algorithm 1: Particle swarm optimization
input : swarm size N, number of variables D, inertia ω, acceleration coefficients φp and φg
output: best solution
1 Create an array x for particle positions with D dimensions
2 Initialize particle velocities: v ←0
3 while convergence is not reached do
4
    for i ∈0, . . . , N do
5
        Generate