智能优化算法应用：基于GWO优化的最小交叉熵图像多阈值分割 - 附代码

2024-05-18 02:18:00

智能优化算法应用：基于GWO优化的最小交叉熵图像多阈值分割

文章目录

智能优化算法应用：基于GWO优化的最小交叉熵图像多阈值分割
- 1.前言
- 2.最小交叉熵阈值分割原理
- 3.基于灰狼优化（GWO）的多阈值分割
- 4.算法结果：
- 5.参考文献：
- 6.Matlab 代码

摘要：本文介绍基于最小交叉熵的图像分割，并且应用灰狼算法进行阈值寻优。

1.前言

阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/108024753 了解基础知识，相关公式含义。

2.最小交叉熵阈值分割原理

1993 年，Li等人将交叉熵的概念引入到图像处理领域，提出了基于一维灰度级直方图的最小交叉熵阈值选取方法。该方法以分割后的图像与原图像的信息量差异最小为阈值选取准则，实质上是使分割前后图像的Kullback散度达到最小。交叉熵的计算公式为：
H(t)=∑i=0tihilniu0(t)+∑i=t+1L−1ihilniub(t)(1)H(t) = \sum_{i=0}^t ih_iln\frac{i}{u_0(t)} + \sum_{i=t+1}^{L-1} ih_iln\frac{i}{u_b(t)} \tag{1} H(t)=i=0∑tihilnu0(t)i+i=t+1∑L−1ihilnub(t)i(1)
使式（1）取最小值的t值即为最佳阈值:
t∗=argmin(0≤t≤L−1){H(t)}(2)t^*=argmin_(0\leq t\leq L-1)\{H(t)\} \tag{2} t∗=argmin(0≤t≤L−1){H(t)}(2)
推广到多阈值则为，寻找一组阈值（t0,...,tn）（t_0,...,t_n）（t0,...,tn）使得熵值最小：
t(1,..,n)∗=argmin{H0+H1+,...+Hn}(3)t(1,..,n)^*=argmin\{H_0+H_1+,...+H_n\}\tag{3} t(1,..,n)∗=argmin{H0+H1+,...+Hn}(3)

3.基于灰狼优化（GWO）的多阈值分割

由上述交叉熵分割法的原理可知，要得到最终的阈值，需要去寻找阈值，熵值最小。于是可以利用智能优化算法进行阈值的寻优，使得获得最佳阈值。

于是优化的适应度函数就是：
fun{t(1,..,n)∗}=argmin{H0+H1+,...+Hn}(4)fun\{t(1,..,n)^*\}=argmin\{H_0+H_1+,...+H_n\}\tag{4} fun{t(1,..,n)∗}=argmin{H0+H1+,...+Hn}(4)
设置阈值分割的个数，寻优边界为0到255（因为图像的像素值范围为0-255）,设置相应的灰狼算法参数（灰狼算法具体原理及代码参照我之前写灰狼算法原理：https://blog.csdn.net/u011835903/article/details/107716390）。

4.算法结果：

以lena图像为例：

单阈值结果：

3阈值结果：

4阈值结果：

5.参考文献：

[1]吴一全,孟天亮,吴诗婳.图像阈值分割方法研究进展20年(1994—2014)[J].数据采集与处理,2015,30(01):1-23.

6.Matlab 代码

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