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论文研究-基于IGA与GMM的图像多阈值分割方法.pdf
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2019-07-22
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为了实现图像的有效分割,提出了一种自适应多阈值图像分割方法,能够自动获得最佳分割阈值数目和阈值。该方法对灰度直方图进行合适尺度的连续小波变换,将小波变换曲线中幅值为负的波谷点构成阈值候选集;再应用免疫遗传算法从阈值候选集中选取准阈值,准阈值的个数对应为最佳分割类数;根据准阈值构建灰度直方图的高斯混合模型,由最小误差准则求得分割阈值。仿真实验表明,该方法能够实现图像的自动多阈值分割,能够得到很好的分割结果且分割效率高,在多目标图像分割中能够得到很好的应用。
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收稿日期: 2011唱08唱15; 修回日期: 2011唱09唱28 基金项目: 中央高校基本科研业务费专项资金资助—优秀学生资助项目(2010XS16) ;四
川省科技支撑科研项目(2010GZ0187)
作者简介: 高业文(1986唱) ,男,硕士研究生,主要研究方向为计算机辅助设计与图形图像( gaoyewenhunan@163.com) ;熊鹰(1974唱) ,男,讲师,
博士研究生,主要研究方向为计算机辅助设计、图形图像处理;潘晶晶(1987唱) ,女,主要研究方向为运筹学、智能计算;李柏林(1962唱) ,男,教授,博
导,主要研究方向为计算机图形图像处理、优化设计.
基 于 IGA 与 GMM 的 图 像 多 阈 值 分 割 方 法
倡
高业文
1
, 熊 鹰
1
, 潘晶晶
2
, 李柏林
1
(1.西南交通大学 机械工程学院, 成都 610031; 2.长江师范学院 数学与计算机学院, 重庆 涪陵 408100)
摘 要: 为了实现图像的有效分割,提出了一种自适应多阈值图像分割方法,能够自动获得最佳分割阈值数目
和阈值。 该方法对灰度直方图进行合适尺度的连续小波变换,将小波变换曲线中幅值为负的波谷点构成阈值候
选集;再应用免疫遗传算法从阈值候选集中选取准阈值,准阈值的个数对应为最佳分割类数;根据准阈值构建灰
度直方图的高斯混合模型,由最小误差准则求得分割阈值。 仿真实验表明,该方法能够实现图像的自动多阈值
分割,能够得到很好的分割结果且分割效率高,在多目标图像分割中能够得到很好的应用。
关键词: 图像分割; 连续小波变换; 免疫遗传算法; 高斯混合模型
中图分类号: TP391 文献标志码: A 文章编号: 1001唱3695(2012)03唱1130唱05
doi:10.3969 /j.issn.1001唱3695.2012.03.090
Multilevel thresholding method based on immune genetic algorithm and
Gaussian mixture model for image segmentation
GAO Ye唱wen
1
, XIONG Ying
1
, PAN Jing唱jing
2
, LI Bo唱lin
1
(1.School of Mechanical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China; 2.School of Mathematics & Computer Science,
Yangtze Normal University, Fuling Chongqing 408100, China)
Abstract: This paper proposed an adaptive multilevel thresholding algorithm based on immune genetic algorithm and Gaussian
mixture model for image segmentation.The method allowed the determination of the appropriate number of thresholds as well as
the adequate threshold values.The threshold candidate set with limited valley points could be attained by means of transforming
the histogram with the right scale continuous wavelet.Then,determined the number of thresholds and the quasi唱threshold values
by using the immune genetic algorithm.The parameters of Gaussian mixture model could be received by the way of fitting the
histogram with the quasi唱threshold values.Last, the segmentation thresholds could be attained by using of the minimum error
criterion.Simulation results show that this algorithm is very well in improving the speed, and good segmentation results can be
received.
Key words: image segmentation; continuous wavelet transform; immune genetic algorithm; Gaussian mixture model(GMM)
0 引言
阈值分割在图像处理与分析中有着广泛的应用
[1]
,常用
于从背景中提取目标,或区分不同的目标对象。 阈值分割方法
分为单阈值分割和多阈值分割。 单阈值分割将图像分为两类,
多阈值分割将图像分成多个类,每一个类中像素点的灰度值在
相邻大小的两个阈值确定的灰度范围内。 一般地,阈值分割方
法可以分成参数和非参数方法。 对于参数方法,每一个类的灰
度分布概率密度函数被假设为服从高斯分布,应用最小二乘法
(least唱squares method, LSM)拟合直方图数据从而估计出分布
参数,它是一个非线性优化问题,因而处理过程耗时较多。 非
参数方法是对准则函数进行优化求解(最大值或最小值),从
而得到分割阈值,这样的准则有类间方差( between唱class vari唱
ance, BCV)
[2]
、熵( entropy)
[3]
、交叉熵( cross entropy, CE)
[4]
等,该方法计算效率高、更容易实现。 有很多的单阈值分割方
法被提出,它们中有大部分可以扩展到多阈值分割,将单阈值
分割扩展到多阈值分割的时候,参数方法和非参数方法的计算
复杂度呈指数级增加。 为了提高分割算法的效率,有很多方法
被提出。 文献[58]为非参数方法。 其中文献[5] 提出了应用
Laplacian 变换选择采样的高斯混合模型( GMM) 参数估计方
法,基于 Laplacian 变换的选择采样方法将图像的灰度直方图
转换成近似高斯混合模型,利用混合概率曲线尾部信息得到高
斯混合模型参数;文献[6] 提出了一种 GMM 的快速全局阈值
方法,采用 EM 算法估计 GMM 的个数和相关参数;文献[7] 提
出了一种应用遗传算法(genetic algorithm,GA) 的多阈值优化
算法,假设图像的目标和背景的概率密度分布服从高斯分布,
用 GMM 拟合绘制直方图,应用 GA 得到使得均方差误差最小
时的 GMM 参数;文献[8]应用 GA 得到估计通用高斯(general唱
ized Gaussian, GG)分布的初始化参数,然后用期望最大( ex唱
pectation唱maximization, EM)算法估计 GG 分布参数。 文献[1,
913]为参数化方法。 文献[9]将 Otsu 法的准则函数进行修改,
提出了一种基于递归与查找表技术的快速算法,通过访问查找
表中的预先计算的类间方差获得最佳阈值;文献[10] 对灰度
第 29 卷第 3 期
2012 年 3 月
计 算 机 应 用 研 究
Application Research of Computers
Vol畅29 No畅3
Mar畅2012
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