基于 Otsu 的差分进化图像分割方法
计算机视觉与模式识别
2022-10-19 v1
摘要
本文提出一种基于 OTSU 的差分进化方法用于卫星图像分割，并使用 Otsu 提出的目标函数，针对最优多级阈值问题，与改进人工蜂群优化器 (MABC)、人工蜂群 (ABC)、遗传算法 (GA) 和粒子群优化 (PSO) 等四种其他方法进行比较。所进行的实验及其结果表明，我们提出的 DE 与 OTSU 算法分割能够有效且精确地分割输入图像，接近其他方法获得的结果。在所提出的 DE 与 OTSU 算法中，不是在获得输入层数在 OTSU 算法中的阈值后传递适应度函数变量，而是将整幅图像作为 DE 算法的输入传递。图像分割结果是在学习图像而非学习适应度变量后获得的。与所考察的其他分割方法相比，所提出的 DE 与 OTSU 算法取得了有前景的结果，且相对于某些算法计算时间最小化。
引用
@article{arxiv.2210.10005,
title = {Otsu based Differential Evolution Method for Image Segmentation},
author = {Afreen Shaikh and Sharmila Botcha and Murali Krishna},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10005},
year = {2022}
}