改进人工鱼群算法在含噪图像分割中的应用

"这篇论文研究了一种基于改进人工鱼群算法的含噪图像分割方法，结合了人工鱼群算法（AFSA）和小波变换，旨在解决传统图像分割方法计算量大、抗噪性弱的问题。通过使用固定步长与自适应步长相结合的方式优化AFSA，提高其收敛速度，并利用小波变换对图像进行降噪，以提升图像的信噪比。论文采用二维Otsu适应度函数来确定最佳阈值，从而实现更精确的分割。实验表明，这种方法在分割质量和降噪效果上优于潘喆等人提出的方法。" 正文: 图像分割是图像处理领域的一个关键步骤，它涉及将图像划分为不同的区域，以突出感兴趣的目标，为后续的图像分析和识别提供基础。传统的阈值分割方法虽然计算简单，但对噪声的敏感性限制了其在复杂环境下的应用。为了改善这一情况，研究人员通常会在分割前使用去噪技术，如小波变换，以分离图像的有用信息和噪声。 小波变换因其多尺度分析能力而被广泛用于图像去噪，因为它可以同时处理图像的空间和频率信息。然而，这种方法可能会增加计算负担，且寻找合适的阈值以区分信号和噪声变得更为困难。人工鱼群算法（AFSA）作为一种优化算法，通过模拟鱼群的行为来寻找全局最优解，被引入到图像分割问题中，以解决这个问题。 AFSA由李晓磊教授提出，它通过模拟鱼的觅食、聚群和追尾行为，以并行方式寻找最优解。在论文中，研究者提出了一种改进的AFSA，结合了固定步长和自适应步长策略，以加速算法的收敛速度。此外，他们将二维Otsu方法作为适应度函数，用以确定最佳分割阈值，这有助于找到更准确的分割边界。 实验结果证明，这种方法在分割含噪图像时，不仅提高了分割质量，还显著增强了抗噪性能。与潘喆等人提出的分割方法相比，该方法在处理图像噪声和实现精确分割方面表现出优越性。因此，这种基于改进人工鱼群算法的图像分割方法对于处理噪声干扰严重的图像具有较高的实用价值，特别是在需要高精度分割的领域，如医学影像分析、遥感图像处理等。 这篇论文通过融合AFSA和小波变换，提出了一种新的图像分割策略，解决了传统方法的不足，提升了分割的准确性和抗噪能力，为图像处理领域的研究提供了有价值的参考。