[发明专利]图像多阈值分割方法

摘要

本发明涉及图像处理领域，公开了一种图像多阈值分割方法，解决传统最大类间方差法局部搜索精度不足的问题。本发明首先需要获得需要处理的灰度图像I(x,y)，然后采用布谷鸟算法来解决基于最大类间方差法的阈值分割问题，并且针对算法局部搜索精度不足的缺点，结合模式搜索算法进行改进。本发明适用于多阈值图像分割。

主权项

图像多阈值分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取需要进行多阈值分割的灰度图像，确定阈值个数；步骤2：设定布谷鸟算法和模式搜索算法的算法参数；步骤3：根据布谷鸟算法的算法参数初始化种群Xi，并计算种群的适应度值；步骤4：根据步骤3计算的适应度值选出最优解Xg；步骤5：判断布谷鸟算法迭代是否达到最大迭代次数MaxT，如果达到，则跳转步骤11，否则，跳转步骤6；步骤6：以步骤4的Xg作为模式搜索算法的基点，通过模式搜索算法对最优个体局部再搜索，并将模式搜索算法的结果赋值给Xg；步骤7：对整个种群进行Levy飞行，获得新的解步骤8：计算新解的适应度值步骤9：根据新解的适应度值更新种群；步骤10：对更新后的种群，再以概率Pa更新部分个体，并返回步骤3；步骤11：输出最优个体Xg。