基于SHO-KSW的图像多阈值分割研究

摘要：为了解决传统阈值分割KSW法对图像多阈值分割时由于空间和时间复杂度增加导致分割效果不佳的稳态，本文采用SHO算法优化传统KSW法对图像进行多阈值分割以提高传统KSW法分割效果不佳的稳态。为了证明SHO-KSW算法对图像分割的优越性，与PSO算法优化传统KSW法（PSO-KSW）分割效果对比。通过本次实验的过程表明SHO-KSW算法比PSO-KSW分割更好。

关键词：阈值分割；SHO-KSW；PSO-KSW；PSNR；SSIM

当前，图像处理最重要的步骤即图像分割，图像分割是将某个图像中的各个不同特点的画面，根据其特征不同将图像分割为不同的部分，使每一个部分按照相同的、或近似的特性显示，不同区域按照不同的特性分类。目前大多数分割算法是结合边缘、区域等。阈值分割因为有高效、性能较稳定的特点，使得更多的图像研究者采纳，也被广泛应用在众多图像分析与识别等视觉系统中。阈值分割主要有单、多阈值分割法等基本的分类，采用阈值分割法的主要原理为，根据规定的目标求出分割的最优阈值，将图像的像素点一一比较，进一步将目标与背景区域的多种画面进行有效的拆分。单阈值分割的处理方法，即依据阈值进一步将直方图分割成相应的目标与背景两个类别，多阈值分割可以将相关的图像划分为不同的类，从而让各类的类间方差达到最高数值。

1 最大熵阈值法（KSW）

2 斑点鬣狗优化算法（SHO）

斑点鬣狗（SHO）优化算法是通过观察它们捕猎过程的行为活动，构建有四大流程数学建模。依靠搜索、包围、狩猎行为、共计猎物这四个步骤，建立起有效地优化模型，寻找最优值。

2.1 包围猎物

斑点鬣狗预先确认具体的猎物位置，后续进行包围活动。结合具体的社会级别，预先开展数学建模，优先选定最优包围对象或是接近最优猎物，因其并非先验搜索空间。其他斑点鬣狗尝试不断的变换自己的位置，等待确定了最佳或者接近最佳的包围对象后，对其进行猎捕，此类行为的数学模型可应用下述方程来表达：

2.2 狩猎行为

斑点鬣狗是一种群居动物并进行群体狩猎，他们通常依靠群体之间的配合识别猎物位置。为了准确的界说斑点鬣狗的行为，假设无论哪个个体是最佳的搜索个体，只要知道猎物的位置，剩下的其他个体组成一个群体，是最佳搜索个体可信赖的朋友群，向最佳的搜索个体，存储当前获取的最优狩猎方案，用于调整具体的位置。狩猎行为的具体模型是：

3 仿真结果分析

选定传统 KSW 分割以及 SHO 算法，综合优化分割，为论证其取得的效果，和传统 KSW 分割、粒子群算法综合具体的优化效果开展比较。选择经典伯克利分割数 据库中 #29030、#41006、#48017 和 #69000 四幅图像来验证算法性能。

图 1 为原图与直方图。表 1、2 分别为基于 PSO-KSW 和 SHO-KSW 的分割结果。

图1 四幅经典彩色图像的原图和直方图

4 结语

从表 1 和表 2 的结果分析得知：（1）SHO-KSW 比 PSO-KSW 可以取得与适应函数值更好的适应效果；（2）SOA-KSW 算法可以获得更加理想的PSNR和 MSSIM参数，进而说明 SHO-KSW 能够较优的阈值分割结果。（3）SHO-KSW 比 PSO-KSW 能够以更短的时间对图像进行阈值分割。

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(注：本文转载自《电子产品世界》2022年7月期)