基于改进麻雀搜索算法的多阈值图像分割

作者：吕鑫; 慕晓冬; 张钧

来源：系统工程与电子技术, 2021, 43(02): 318-327.

• 图像分割
• 改进麻雀搜索算法
• 多阈值
• 最大类间方差
• Kapur熵

针对传统多阈值图像分割方法中存在的分割精度低、计算量大、分割速度慢等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)的多阈值图像分割方法。首先,结合鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)中飞行行为的思想优化麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA),并采用4种类型的基准函数评估ISSA的寻优性能。然后,进行基于类间方差和Kapur熵的多阈值图像分割,并对比两种方法的分割结果。最后,采用PSNR、目标函数值和标准差作为评估标准,将ISSA与现有分割算法进行对比分析。结果表明,ISSA具有更优的搜索能力和开拓能力,且分割速度和分割精度均得到提升。