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基于遗传算法的二维Otsu算法改进


摘 要:为改善传统二维0tsu阈值分割算法处理图像时计算复杂度高、实时性差等缺点,将遗传算法应用到二维Otsu灰度图像阈值寻优中,并提出一种改进的自适应遗传算法。实验证明,新的算法对灰度图像有较好的分割效果,与传统算法相比,分割图像清晰,实时性也得到了明显的改进。
  关键词:二维Otsu法;阈值分割;自适应遗传算法
  中图分类号:TP301.6 文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2010)03-1189-03
  doi:10.3969/j.issn.1001-3695.2010.03.0108
  
  2D Otsu algorithm improvement based on genetic algorithm
  
  JIANG Yu-sheng,SONG Xiang-li,REN Jing-jing
  (College of Communication Engineering,Chongqing University,Chongqing 400044, China)
  Abstract:The traditional two-dimensional Otsu threshold segmentation algorithm had the high computation complexity and poor real-time in processing image.To solve these problems,this paper adopted an improved adaptive genetic algorithm(IAGA)and used in the 2D Otsu gray image segmentation method.It was proved that the new method not only acquired a good effect, but also compared with the traditional 2D Otsu method, the segmented images were more clear and the real-time was advanced obviously.
  Key words:2D Otsu method;threshold segmentation;adaptive genetic algorithm
  0 引言
  图像分割是从图像分析到图像处理的一个关键步骤,对多媒体通信起着相当重要的作用,其效果的好坏将直接影响视觉系统的性能。其中,阈值算法[1]因其实现简单、计算量小、实时性高,而成为图像分割中最基本和应用最广泛的技术之一。Sahoo等人[2]通过实验证明,最大类间方差(Otsu)法是一种很好的阈值化方法。Otsu法是利用图像中的灰度直方图,以目标与背景之间的方差最大而动态地确定图像分割阈值,是经典的非参数、无监督自适应阈值选取方法,不需要其他先验知识,应用范围很广,至今仍是最常用的图像分割方法之一。但一维像素灰度值仅仅反映了每个图像像素的自身灰度分布,没有反映出像素与邻域的空间相关信息,因而在实际应用中,由于噪声等干扰因素的存在,灰度直方图不一定存在明显的波峰和波谷,此时如果仅根据一维灰度特征来进行图像分割,往往会产生比较严重的分割错误。基于这一点,刘建庄等人[3]提出了基于图像像素灰度和像素点邻域平均灰度的二维直方图阈值分割算法。二维Otsu算法充分利用了图像像素与其邻域的空间相关信息,因而比仅利用图像灰度直方图的一维0tsu算法具有更强的抗噪声能力。但是,二维Otsu法增加了计算的复杂性。为克服二维Otsu法计算复杂度高、实时性差、易受噪声干扰等缺点,本文利用遗传算法固有的并行性和不易陷入局部最优的特点[4~7],并对一种自适应遗传算法进行了改进,将改进的自适应遗传算法应用到二维Otsu图像分割中,在寻找最佳阈值的过程中节约了时间,达到了较好的分割效果。 ......
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