基于量子空间的粒子群算法在图像分割中的应用研究.pdfVIP

第２９卷第６期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ２９Ｎｏ．６ ２０１２年６月　　 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ｊｕｎ．２０１２ 基于量子空间的粒子群算法在图像分割中的应用研究 朱　霞 （淮阴工学院电子与电气工程学院　江苏淮安２２３００３） 摘　要　　研究图像的空间信息和灰度的图像分割，从中提取感兴趣的目标。传统的粒子群算法后期容易陷入早熟收敛状态，阈值 选取时不能保证概率为１时收敛到全局最优解，导致计算时间延长，计算量增大，运算效率较低，抗噪能力差，最终造成分割效果不 好。为了提高图像分割效率和分割精度，提出一种基于量子空间的粒子群算法的图像分割算法（ＱＤＰＳＯ算法）。该方法通过最优阈 值来划分像素，实现图像分割。实验结果表明，与传统的粒子群分割算法相比，该算法不仅得到了更高的分割精度，还大大减少了计 算量，能够一定程度上改善图片分割的效率和质量。 关键词　　量子　粒子群算法　图像分割 中图分类号　ＴＰ７５１　　　　文献标识码　Ａ ＲＥＳＥＡＲＣＨＯＮＴＨＥＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＱＵＡＮＴＵＭＳＰＡＣＥＢＡＳＥＤＰＡＲＴＩＣＬＥ ＳＷＡＲＭＡＬＧＯＲＩＴＨＭＴＯＩＭＡＧＥＳＥＧＭＥＮＴＡＴＩＯＮ ＺｈｕＸｉａ （ＦａｃｕｌｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｉｙｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｕａｉａｎ２２３００３，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｂｙｓｔｕｄｙｉｎｇａｎｉｍａｇｅ’ｓｓｐａｔｉａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｇｒａｙｅｄｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，ｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇｔａｒｇｅｔｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｒｏｍｉｎｓｉｄｅ． Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｔｅｎｄｔｏｆａｌｌｉｎｔｏｅａｒｌｙｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｔａｔｕｓ．Ｗｈｅｎｓｅｌｅｃｔｉｎｇａｔｈｒｅｓｈｏｌｄｖａｌｕｅ，ｔｈｅｙｃａｎ’ｔ ｐｒｏｍｉｓｅｔｏｃｏｎｖｅｒｇｅｔｏｗａｒｄａｇｌｏｂａｌｏｐｔｉｍａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎａｔｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｒａｔｅｏｆ１．Ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔｌｙｔｈｅｉｒｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｔｉｍｅｉｓｐｒｏｌｏｎｇｅｄ， ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｗｏｒｋｌｏａｄｉｓｉｎｃｒｅａｓｅｄ，ｃｏｍｐｕｔｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｓｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｌｙｌｏｗ，ａｎｄｎｏｉｓｅｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｃａｐａｂｉｌｉｔｙｉｓｗｅａｋ，ｉｎｔｈｅｅｎｄｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ｐｏｏｒｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ａｑｕａｎｔｕｍｓｐａｃｅｂａｓｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ａｓａｎｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｎａｍｅｄＱＤＰＳＯａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｔａｋｅｓａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｖａｌｕｅｔｏｐａｒｔｉｔｉｏｎｐｉｘｅｌｓｔｏｒｅａｌｉｚｅｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｔｈａｔ，ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｎｏｔｏｎｌｙｏｂｔａｉｎｓｈｉｇｈｅｒｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｂｕｔａｌｓｏｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｄｅｃｒｅａｓｅｓｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ｗｏｒｋｌｏａｄｓｏａｓｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｏａｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｑｕａｌｉｔｙｏｆｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｑｕａｎｔｕｍ　Ｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍａｌｇｏｒｉｔｈｍ　Ｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ