【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

图像分割作为计算机视觉的基础任务，旨在将图像划分为具有语义意义的区域（如目标与背景），其精度直接影响目标检测、图像识别、医学影像分析等下游任务的性能。在复杂场景下（如医学 CT 影像、遥感卫星图像、工业缺陷检测图像），单一阈值无法区分灰度分布重叠的多区域 —— 例如，医学 CT 图像中需同时分割 “骨骼（高灰度）”“肌肉（中灰度）”“脂肪（低灰度）” 三类区域，传统单阈值分割（如 Otsu 算法）易出现区域混淆，而多阈值分割通过设置多个灰度阈值，可实现多区域的精准划分，成为处理复杂图像的关键技术。

当前多阈值分割已广泛应用于核心领域：在医学影像中，通过多阈值分割定位肿瘤区域，辅助临床诊断；在遥感图像中，分割耕地、建筑、水体等土地类型，支撑资源监测；在工业检测中，分割零件表面的划痕、缺损等缺陷，保障生产质量。然而，多阈值分割的性能受 “阈值选择” 直接制约 —— 随着阈值数量增加，待优化参数维度呈指数增长，传统优化方法难以高效找到最优阈值组合。

二、核心理论基础

三、基于改进 EMO 的多阈值分割算法设计

传统 EMO 算法在多阈值分割中存在两点局限：一是 “电场力计算仅依赖当前种群”，易受初始种群分布影响，当初始阈值集中在局部灰度区间时，搜索范围受限；二是 “局部搜索步长固定”，对高灰度分辨率图像（如 16 位医学影像）的优化精度不足。为此，本文提出 “双改进策略”，构建适用于多阈值分割的改进 EMO（Improved EMO, IEMO）算法。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李懿.基于最小模糊性度量的图像分割方法[D].大连海事大学[2025-09-27].DOI:10.7666/d.y1037495.

[2] 李小琦.基于Matlab的图像阈值分割算法研究[J].软件导刊, 2014, 13(12):3.DOI:10.11907/rjdk.143592.

[3] 武红玉.阈值分割算法在图像处理中的应用[J].科技信息, 2012(27):2.DOI:10.3969/j.issn.1001-9960.2012.27.148.

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

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