基于改进粒子群优化算法和模糊熵水下图像分割

摘要

由于水下图像受到水下光照条件以及水质的一些特性影响,存在对比度低、灰度不均、目标边缘模糊等特点。传统基于最大熵原理的阈值法尽管能实现某些特定的分割任务,但是采用凸模糊集的隶属函数和穷举法存在计算复杂度高、时效性差等缺点。在传统模糊熵分割算法的基础上,重新定义了模糊熵,并根据最大熵原理,利用改进粒子群优化算法(PSO)来搜索分割阈值。通过水下图像处理试验证明,该算法对简单背景的图像分割是有效的;与传统分割方法相比,具有更强的自适应性和抗噪性。