基于微粒子群理论的二维最大类间方差阈值分割算法

摘要

针对传统二维最大类间方差(Otsu)阈值分割算法处理红外图像耗时的缺点,提出了一种应用微粒子群理论的二维Otsu阈值分割算法.该算法利用粒子群理论的群体智能的特点,通过优化得出粒子的个体极值和全局极值,并根据这两种极值来更新粒子的位置和速度以获得最佳的分割阈值向量.通过对算法中惯性权重和学习因子的讨论确定了最佳的参数选择方案.仿真结果表明,该算法计算准确,流程简单,其运行时间仅为原始算法的5%左右,是一种快速有效的图像阈值分割算法.