基于SHO-KSW的圖像多閾值分割研究

摘要：為了解決傳統(tǒng)閾值分割KSW法對圖像多閾值分割時由于空間和時間復(fù)雜度增加導(dǎo)致分割效果不佳的穩(wěn)態(tài)，本文采用SHO算法優(yōu)化傳統(tǒng)KSW法對圖像進(jìn)行多閾值分割以提高傳統(tǒng)KSW法分割效果不佳的穩(wěn)態(tài)。為了證明SHO-KSW算法對圖像分割的優(yōu)越性，與PSO算法優(yōu)化傳統(tǒng)KSW法（PSO-KSW）分割效果對比。通過本次實驗的過程表明SHO-KSW算法比PSO-KSW分割更好。

關(guān)鍵詞：閾值分割；SHO-KSW；PSO-KSW；PSNR；SSIM

當(dāng)前，圖像處理最重要的步驟即圖像分割，圖像分割是將某個圖像中的各個不同特點的畫面，根據(jù)其特征不同將圖像分割為不同的部分，使每一個部分按照相同的、或近似的特性顯示，不同區(qū)域按照不同的特性分類。目前大多數(shù)分割算法是結(jié)合邊緣、區(qū)域等。閾值分割因為有高效、性能較穩(wěn)定的特點，使得更多的圖像研究者采納，也被廣泛應(yīng)用在眾多圖像分析與識別等視覺系統(tǒng)中。閾值分割主要有單、多閾值分割法等基本的分類，采用閾值分割法的主要原理為，根據(jù)規(guī)定的目標(biāo)求出分割的最優(yōu)閾值，將圖像的像素點一一比較，進(jìn)一步將目標(biāo)與背景區(qū)域的多種畫面進(jìn)行有效的拆分。單閾值分割的處理方法，即依據(jù)閾值進(jìn)一步將直方圖分割成相應(yīng)的目標(biāo)與背景兩個類別，多閾值分割可以將相關(guān)的圖像劃分為不同的類，從而讓各類的類間方差達(dá)到最高數(shù)值。

1 最大熵閾值法（KSW）

2 斑點鬣狗優(yōu)化算法（SHO）

斑點鬣狗（SHO）優(yōu)化算法是通過觀察它們捕獵過程的行為活動，構(gòu)建有四大流程數(shù)學(xué)建模。依靠搜索、包圍、狩獵行為、共計獵物這四個步驟，建立起有效地優(yōu)化模型，尋找最優(yōu)值。

2.1 包圍獵物

斑點鬣狗預(yù)先確認(rèn)具體的獵物位置，后續(xù)進(jìn)行包圍活動。結(jié)合具體的社會級別，預(yù)先開展數(shù)學(xué)建模，優(yōu)先選定最優(yōu)包圍對象或是接近最優(yōu)獵物，因其并非先驗搜索空間。其他斑點鬣狗嘗試不斷的變換自己的位置，等待確定了最佳或者接近最佳的包圍對象后，對其進(jìn)行獵捕，此類行為的數(shù)學(xué)模型可應(yīng)用下述方程來表達(dá)：

2.2 狩獵行為

斑點鬣狗是一種群居動物并進(jìn)行群體狩獵，他們通常依靠群體之間的配合識別獵物位置。為了準(zhǔn)確的界說斑點鬣狗的行為，假設(shè)無論哪個個體是最佳的搜索個體，只要知道獵物的位置，剩下的其他個體組成一個群體，是最佳搜索個體可信賴的朋友群，向最佳的搜索個體，存儲當(dāng)前獲取的最優(yōu)狩獵方案，用于調(diào)整具體的位置。狩獵行為的具體模型是：

3 仿真結(jié)果分析

選定傳統(tǒng) KSW 分割以及 SHO 算法，綜合優(yōu)化分割，為論證其取得的效果，和傳統(tǒng) KSW 分割、粒子群算法綜合具體的優(yōu)化效果開展比較。選擇經(jīng)典伯克利分割數(shù) 據(jù)庫中 #29030、#41006、#48017 和 #69000 四幅圖像來驗證算法性能。

圖 1 為原圖與直方圖。表 1、2 分別為基于 PSO-KSW 和 SHO-KSW 的分割結(jié)果。

圖1 四幅經(jīng)典彩色圖像的原圖和直方圖

4 結(jié)語

從表 1 和表 2 的結(jié)果分析得知：（1）SHO-KSW 比 PSO-KSW 可以取得與適應(yīng)函數(shù)值更好的適應(yīng)效果；（2）SOA-KSW 算法可以獲得更加理想的 PSNR 和 MSSIM 參數(shù)，進(jìn)而說明 SHO-KSW 能夠較優(yōu)的閾值分割結(jié)果。（3）SHO-KSW 比 PSO-KSW 能夠以更短的時間對圖像進(jìn)行閾值分割。

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(注：本文轉(zhuǎn)載自《電子產(chǎn)品世界》2022年7月期)