[发明专利]一种基于生物启发运算的图像编辑优化方法

权利要求书

1.一种基于生物启发运算的图像编辑优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：输入原始图像，将RGB图像转换到HSV空间上，读入HSV三个分量，分别采用基于生物启发运算的PS²O优化算法得到相应的分割图，将HSV三个分量的分割结果合并得到最后的分割图；

步骤2：得到若干超分割区域，提取各区域中有关层次关系的局部特征，并用局部特征进行前景-背景关系和同层合并关系的判断；

步骤3：在判断结果的基础上建立一个全局能量函数，并用改进的差分进化算法求解该函数从而得到最终的层次关系；

步骤4：根据图像的层次关系，编辑所有层次间的偏序关系，当原有的偏序关系发生改变时，对原图像中被遮挡的层次进行轮廓填充和颜色填充。

2.根据权利要求1所述的一种基于生物启发运算的图像编辑优化方法，其特征在于，步骤1中所述基于生物启发运算的PS²O优化算法包括如下步骤：

步骤11：初始化脉冲耦合神经网络参数；

设置的基本参数；

设置最大迭代次数；

步骤12：对粒子个体进行解码，代入脉冲耦合神经网络标准模型，并将计算得到的图像熵值作为粒子个体的适应度函数；

步骤13：启动循环操作；

步骤14：更新粒子个体的位置和速度；

步骤15：重复计算，直到最大迭代次数达到或满足所需的系统要求；输出相应的分割结果。