自适应差分进化在广义模糊熵图像阈值分割中的应用

"这篇论文研究了广义模糊熵在图像阈值分割中的应用，并提出了一种自适应差分进化（ADE）的优化方法来自动选取最佳分割参数。该方法通过引入自适应变异算子和交叉概率自适应函数，提高了广义模糊熵图像阈值分割的效率和稳定性。实验证明，相较于传统模糊熵方法和粒子群优化方法，该算法在多数情况下能获取更清晰的目标信息，背景干扰更少，分割速度更快，效果更佳。" 正文: 图像分割是计算机视觉领域中的核心任务之一，它对于图像分析、识别以及后续处理至关重要。阈值分割方法因其简单有效，被广泛应用。本文主要关注的是基于模糊熵的图像阈值分割，模糊熵可以量化模糊集的不确定性，从而在图像分割中帮助确定最佳阈值。 传统的模糊熵采用Zadeh提出的模糊集运算，如正交、并和补运算。然而，其补运算导致的不动点在0.5，这可能不适应所有类型的图像。因此，广义模糊熵应运而生，它扩展了传统的模糊熵，能够更好地描述图像的复杂性和模糊性。 针对广义模糊熵图像阈值分割中参数选取的难题，本文提出了自适应差分进化算法。差分进化算法是一种全局优化工具，能够搜索多维空间中的全局最优解。在本文的方法中，ADE算法被用来寻找最佳的分割参数，以实现最优的图像分割效果。 为提升优化过程的效率，论文引入了自适应变异算子。这种算子可以根据种群的进化状态动态调整，从而在保持搜索广度的同时增强搜索精度。此外，论文还设计了一种交叉概率自适应函数，它能够根据算法的运行状态动态调整交叉概率，以适应不同的分割问题。 实验部分，作者将提出的ADE方法与基于模糊熵的传统方法以及粒子群优化方法进行了对比。结果显示，新方法在处理各种细节丰富的图像时，能够得到更少背景噪声、更清晰目标轮廓的分割结果，并且计算时间更短，分割过程更稳定。这证明了所提方法的有效性和实用性。 总结来说，这项研究通过创新性地结合自适应差分进化算法和广义模糊熵，为图像阈值分割提供了一种新的自动化参数选择策略，提升了图像分割的质量和效率。这一成果对于图像处理和计算机视觉领域的研究具有重要参考价值，也为实际应用中的图像分析提供了更优的解决方案。