基于高斯扰动量子粒子群优化的图像分割算法

基于高斯混合模型的图像分割技术研究随着数字图像处理技术的不断进步，图像分割技术成为一个备受关注的热点问题。

图像分割技术在计算机视觉领域中占据着非常重要的地位。

它是计算机视觉中许多任务的先决条件，例如目标识别、目标跟踪、三维建模等。

然而，由于图像中存在的各种复杂因素，如光照、噪声等，图像分割技术面临的许多挑战。

因此，在这个领域，新的图像分割方法不断涌现。

本文将介绍一种基于高斯混合模型（GMM）的图像分割技术，这种方法在许多实际应用中被广泛使用，并且具有很好的性能。

一、背景图像分割技术是将图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域代表着图像中一种不同的语义信息。

在过去的几十年中，图像分割技术已经得到了很大的发展和应用。

基于阈值的分割方法是传统的图像分割方法之一，它是通过确定全局阈值来将图像分割成两个区域（前景和背景）。

但是，这种方法仅适用于背景和前景的对比度较高的情况下。

对于对比度较低的图像，如包含复杂纹理或渐变的图像，这种方法往往会失败。

基于边缘的分割方法是另一种常见的方法，它利用图像的边缘将图像分割成不同的区域。

这种方法对于图像的物体边界比较清晰的情况下效果较好，但如果图像中存在很多边缘或者边缘是非常细的，则分割结果往往不太理想。

二、高斯混合模型GMM 是基于概率模型的一种图像分割方法，它是在每个像素上使用高斯分布函数对图像进行建模。

它假设图像中的每个像素都是由若干个高斯分布函数组成的混合分布，每个高斯分布函数代表一个图像区域。

首先，对图像进行 K 均值聚类，根据聚类结果，将图像的像素划分为 K 个类别。

其次，基于颜色空间中的像素值集合，计算每个像素属于每个类别的概率。

最后，根据像素属于某个类别的概率，将图片像素划分为不同的类别，即不同的图像区域。

三、分割过程对于一个输入的图像，高斯混合模型算法的分割过程如下：1. 对输入的图像进行 K 均值聚类，得到 K 个类别。

2. 对每个类别中的像素，使用高斯分布函数进行建模，得到每个类别的高斯模型。

基于量子行为粒子群优化算法的图像插值方法
徐文龙;须文波;孙俊
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2007(27)9
【摘要】传统图像插值方法简单,容易实现,但经过插值后的图像会增加一定的虚假内容,导致图像模糊.为提高插值图像的质量和图像的分辨率,提出一种基于量子行为粒子群优化(QPSO)算法的图像插值方法.该方法利用QPSO算法在以传统插值图像为基础形成的解空间中,寻找符合目标函数的最优高分辨率图像.实验证明,该方法实用、可行,且能得到质量较好的插值图像.
【总页数】3页(P2147-2149)
【作者】徐文龙;须文波;孙俊
【作者单位】江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于量子粒子群优化算法的图像分割方法 [J], 黄洋文;王红亮
2.一种基于混合量子行为粒子群优化算法的图像配准方法 [J], 谢振平;孙俊
3.图像压缩中基于量子行为的粒子群优化算法研究 [J], 陈玉萍;须文波;孙俊
4.基于量子粒子群优化算法的最小交叉熵多阈值图像分割 [J], 赵勇;方宗德;庞辉;
王侃伟
5.基于最大互信息和量子粒子群优化算法的医学图像配准研究 [J], 王小根;须文波因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于粒子群算法的图像分割李红;吴粉侠;寇贇【摘要】文章对基于粒子群算法的图像分割进行研究.图像分割是在一个复杂的参数空间寻找最优分割参数.各种智能优化算法可以对复杂的非线性多维数据空间进行快速有效的计算,它不仅可以得到全局最优解,而且会使计算时间大大缩短.智能优化算法用于图像分割的关键是求解最优阈值.最优阈值的选取就是将智能算法作为优化工具,采用迭代的方式计算在某准则下目标函数的最优值,从而求解出分割图像的最优阈值.其中,粒子群算法是经典的智能优化算法之一.【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2017(000)022【总页数】3页(P119-121)【关键词】图像分割;粒子群算法;局部最优解;全局最优解【作者】李红;吴粉侠;寇贇【作者单位】咸阳师范学院图形图像处理研究所,陕西咸阳 712000;咸阳师范学院图形图像处理研究所,陕西咸阳 712000;咸阳师范学院图形图像处理研究所,陕西咸阳 712000【正文语种】中文图像分割本质上是一个分类问题,通过将图像中的像素点划分为具有实际意义的两个或多个类别区域,从而提取出图像中的一个或多个目标.它是数字处理的关键技术,也是图像分析、模式识别的基础,图像分割结果的精确程度对后续处理有着直接的影响.人们提出的各种类型的图像分割算法已有上千种之多,由于其应用相关性,难以用统一的框架来描述和分类现有的各种图像分割算法.经典的图像分割方法,如:Ostu[1]算法选择出合适的阈值将图像中目标与背景分离,得到普遍应用;Konishi 等[2]依据边缘像素的突变性,由于边缘检测方法的抗噪性和检测精度的矛盾,分割效果不太理想;Knungo等[3]利用聚类的具体方法-K-meas算法.20世纪80年代以来,一类新颖的算法-进化算法在图像处理技术领域引起了国内外学者的广泛重视.进化算法是一类借鉴生物界自然选择的随机搜索算法,其基本思想是模拟生物的方法来解决复杂问题.该算法采用优胜劣汰、适者生存的自然法则选择相对优秀个体,并对这些个体进行交叉、变异而产生新一代种群,对种群进行逐代进化,直到满足终止条件为止[4-5].进化算法是一种鲁棒性较好的方法,能够在不同环境下解决各种不同问题,而且多数情况下都能得到比较满意的有效解.因此,本文将进化算法其中一种算法-粒子群算法应用到图像分割进行分析.1987年,Reynolds[6]通过计算机来模拟鸟类聚集的行为;1990年,生物学家Hepper等[7]增加了栖息地对鸟吸引的仿真条件,提出了新的鸟群模型.受此影响,美国的社会心理学博士Eberhart和电子工程学博士Kennedy[8]于1995年提出通过模拟鸟类觅食的过程来寻求最优解的粒子群算法.粒子群算法作为一种新的迭代优化方法,将鸟类看作粒子,最优解看作食物,通过群体中粒子之间的合作与竞争来搜索全局最优解;粒子群算法源自鸟类觅食的模子,用于管理优化的各种问题.此算法的优化解决方案是要在种群中找到被称为"粒子"的一只鸟,每一只鸟都由一个功能函数来定义,根据飞行规则中的解决方案来发现当前的最佳鸟.设在n维向量中,有m 个行列向量构成Xi={xi1,…xi2,…,xin}T,其中,第i个向量被称为粒子,其坐标为Xi={xi1,…xi2,…,xin}T,速度Vi={Vi1,…Vi2,…,Vin}T,个体极值为Pi={Pi1,…Pi2,…,Pin}T,全局极值为Pg={Pg1,…Pg2,…,Pgn}T,遵循当前的飞行规则,粒子Xi通过式(1)和式(2)来更新它的系列参数:其中,d=1,2…n,i=1,2…m,m为该种群的范围,t为进化的代数,R1和R2是在0~1的任意一个随机数.C1和C2是正常数,称为学习因子或加速常数,C1调节粒子飞向自身最好位置方向的步长;C2调节粒子向全局最好位置飞行的步长;此外,对每一个粒子的速度有所控制,不宜太大或太小.可设置速度的上线是Vmax,当Vid>Vmax 时,Vid=Vmax;当Vid<Vmax时,Vid=-Vmax.每一个粒子的初始坐标和速度是随机产生的.粒子群算法的步骤如下.Step 1:根据该群体粒子的飞行方向,按照式(1)和式(2)来对每个粒子的参数进行初始化,同时设定迭代次数;Step 2:求解每个粒子的适应度的值;Step 3:将粒子飞行经过的坐标,与Step 2中求解出来的适应度的值进行对比,从而找到该粒子的比较好的坐标;Step 4:将粒子经过这个群体里的每个位置,与Step 2中求解出来的适应度的值进行比较,从而找到当前群体的比较好的位置;Step 5:分别按照式(1)和式(2)调整每一个粒子,就可以得到一批新的粒子群,最后分析这批粒子的适应度的值;Step 6:如果找到粒子的最佳位置停滞且不再发生变化,就终止此过程.否则,转到Step 2继续执行.实验环境为:Windows7操作系统;程序运行软件为Matlab2013a;处理器为Inter(R)Core(TM)i5-3230M CPU.本文主要对Lena图像进行分割处理,为了验证本章算法的合理性,该实验对基于Ostu算法的图像分割方法进行比较分析.各图的分割结果如图1-3所示,其中图1为对Lena原图的分割结果,图2为对经过高斯模糊后的Lena图的分割结果,图3为加椒盐噪声后的Lena图的分割结果.从图1-3可以看出,本文算法分割的结果较Ostu算法分割的结果保留了更多的细节信息,如Lena的帽顶轮廓,利用Ostu算法分割的结果图中,帽顶的轮廓只呈现出部分,利用本文算法分割的结果中,Lena帽子的顶部轮廓清楚,细节丰富;Lena的鼻子部位和嘴唇部位,利用Ostu算法分割的结果图中,鼻子和嘴唇部位只分割出少量信息,使用本文算法分割的结果图中,Lena的鼻子和嘴唇部位立体感较为明显.综上所述,本文研究的算法分割出来的Lena图像的细节和轮廓效果较为良好,而且对于不同噪声也具有一定的鲁棒性.本文主要采用粒子群算法进行图像分割,实验中对Lena图、经过高斯模糊后的Lena图以及加椒盐噪声后的Lena图实现了分割,并采用对比算法Ostu算法来验证本文算法的合理性.从主观视觉上看,这两种算法都可以将分割对象的轮廓展现出来,而在细节部分,比如灰度值相似的地方,本文算法可以呈现更明显、更多的细节,这对于图像分割从视觉的角度来说,呈现出一个比较良好的效果,而且对于不同噪声也具有一定的鲁棒性.【相关文献】[1]OSTU.A threshold selection method from gray-level histograms[J].IEEE Transactions on Systems,Man and Cybernetics,1979(1):62-66.[2]KONISHI S,YULLE A.COAGHLAN J.A statistical approach to multi-scale edge detection [J].Iamge and Vision Computing,2003(1):37-48.[3]KNUNGO T,MOUNT D M,NETANYAHU N S.An efficient k-means clustering algorithm:analysis and implementation[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2002(7):881-892.[4]SONG X F,KANG J L,WANG H.Development and application of evolutionary algorithm[J].Modern Electronic Technology,2006(20):66-68.[5]JIAO L C,GONG M G,WANG S,et al.natural computation,machine learning and image understanding frontier[M].Xi'an:Xi'an University Press,2008.[6]REYNOLDS C W.Flocks,herds and schools:a distributed behavioral model[J].Computer Graphics,1987(4):25-34.[7]HEPPER F,GRENANDER U.A stochastic nonlinear model for coordinated birdflocks[M].Washington:American Assoc for the Advancement of Science,1990.[8]KENNEDY J,EBERHART R C.Particle swarm optimization[C].Australia:IEEE International Conference on Neural Networks(ICNN),1995:1942-1948.。

基于量子粒子群算法的Ostu图像阈值分割
冯斌;王璋;孙俊
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2008(29)13
【摘要】二维Ostu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Ostu方法计算量大的特点,采用量子粒子群算法来搜索最优二维阈值向量,每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过各个粒子的飞行来获得最优阈值.结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Ostu方法的实时应用.
【总页数】4页(P3429-3431,3434)
【作者】冯斌;王璋;孙俊
【作者单位】江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于彩色空间的二维OSTU的图像分割算法 [J], 蔡燕伟;崔红霞
2.基于改进CS算法的二维Ostu快速图像分割 [J], 高宏进;王力;龚维印;杨幸
3.一种新颖的Ostu图像阈值分割方法 [J], 程培英
4.基于遗传算法的Ostu图像分割方法 [J], 罗丽霞
5.自适应粒子群集优化二维OSTU的图像阈值分割算法 [J], 于洋;孔琳;虞闯
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基于粒子群优化与高斯过程的协同优化算法1. 引言协同优化算法是一种结合多种优化算法的集成优化方法，通过合理的组合和协同，克服单一算法在优化问题上的局限性，提高优化效果。

本文将介绍一种基于粒子群优化和高斯过程的协同优化算法，通过利用粒子群算法的全局搜索特性和高斯过程的回归能力，实现更精确、高效的优化过程。

2. 粒子群优化算法粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种模拟鸟群飞行行为的优化算法，通过模拟粒子在解空间的搜索和迭代过程，寻找最优解。

其基本原理是每个粒子通过跟踪自身历史最佳解（pbest）和整个种群的最佳解（gbest），根据经验和全局信息进行位置调整和速度更新，直到达到最优解或迭代次数达到设定值。

3. 高斯过程高斯过程（Gaussian Process）是一种常用的非参数模型，用于回归和分类问题。

它基于贝叶斯思想，通过对样本数据进行分析和建模，得到一个关于未知函数的概率分布。

高斯过程的主要特点是可以根据已有数据进行预测，同时给出了预测结果的不确定性。

4. 算法设计基于粒子群优化和高斯过程的协同优化算法将PSO和高斯过程相结合，通过以下步骤实现优化过程：4.1 初始化设定粒子的位置和速度的初始值，设定高斯过程的初始参数，设定迭代次数和停止条件。

4.2 粒子群优化利用PSO算法进行全局搜索，更新粒子的位置和速度，根据目标函数的值更新粒子的pbest和gbest。

4.3 高斯过程拟合根据粒子的位置和目标函数的值，使用高斯过程拟合出函数的概率分布，并获取每个位置处的函数均值和方差。

4.4 选择下一个位置根据粒子的速度和上一步得到的高斯过程拟合结果，选择下一个位置。

4.5 更新参数根据新的位置和目标函数的值更新高斯过程的参数。

4.6 终止条件判断判断是否达到设定的迭代次数或满足停止条件，若满足则终止优化过程，否则返回步骤4.2。

5. 算法优势基于粒子群优化和高斯过程的协同优化算法具有以下优势：5.1 全局搜索能力强通过引入粒子群优化算法，可以实现全局搜索，寻找到更接近最优解的位置。

基于高斯混合模型的图像分割技术研究第一章绪论图像分割是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其主要目的是将一张图像分成不同的区域，使得每个区域内的像素具有相同或相似的特征。

在计算机视觉、图像处理、目标检测、医学图像分析等领域中，图像分割是进行高级图像处理的一项重要技术。

本文主要介绍基于高斯混合模型的图像分割技术，探究其在图像分割中的应用。

第二章高斯混合模型高斯混合模型是一种描述概率分布的模型，其可以将一组观测数据拟合成多个高斯分布的加权和，即：$$f(x)=\sum_{i=1}^K w_if_i(x)$$其中，$w_i$为权重，$f_i(x)$为第$i$个高斯分布的概率密度函数。

高斯混合模型可以用来描述各种各样的数据分布，特别是那些不具备明显的数学模型的分布，如图像。

第三章图像分割图像分割是按某种规律将一幅图像分成多个区域，每个区域中的像素具有相同或相似的特征。

图像分割是图像处理中的一项重要任务，可以用于目标检测、图像识别、智能监控等领域。

常用的图像分割算法包括阈值分割、区域分割和基于边缘的分割等。

其中，基于高斯混合模型的图像分割算法是一种常见的方法。

第四章基于高斯混合模型的图像分割算法基于高斯混合模型的图像分割算法主要分为以下几步：1. 初始化高斯混合模型参数：确定高斯分布数目$K$，以及每个高斯分布的均值、协方差矩阵和权重$w_i$。

2. E-step：根据当前的高斯混合模型参数，计算每个像素点$x$属于每个高斯分布的后验概率：$$p_i(x)=\frac{w_if_i(x)}{\sum_{j=1}^K w_jf_j(x)}$$3. M-step：基于当前的后验概率$p_i(x)$估计模型参数：均值、协方差矩阵和权重$w_i$。

4. 重复执行E-step和M-step步骤直至收敛。

5. 利用分割门限将像素点分到不同的高斯分布中，从而实现图像分割。

第五章实验结果及分析本文实现了基于高斯混合模型的图像分割算法，并在几幅测试图像上进行了测试。

基于改进粒子群优化算法的图像分割
刘洋
【期刊名称】《吉林大学学报（理学版）》
【年(卷),期】2018(056)004
【摘要】针对当前主动轮廓模型难实现图像高精度分割的问题,以获得更理想的图像分割结果为目标,提出一种基于改进粒子群优化算法的图像分割方法.首先分析传统主动轮廓模型,指出其存在的局限性;然后建立能量最小化控制点的泛化函数,采用粒子群优化算法对泛化函数的最优值进行搜索,根据所有的能量最小化控制点实现图像分割;最后采用标准图像库与传统图像分割方法进行对比测试.测试结果表明,相对于传统方法,该方法能更精准、快速地分割图像,并有效抑制图像中的噪声干扰,可获得理想的图像分割效果.
【总页数】6页(P959-964)
【作者】刘洋
【作者单位】河南财经政法大学云计算与大数据研究所 ,郑州450046
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于降雨模型的图像分割方法在砾岩图像分割中的应用 [J], 唐伟力;龙建忠
2.基于属性直方图的图像分割方法及其在声呐图像分割中的应用 [J], 卢逢春;张殿伦;郭海涛
3.基于改进粒子群优化算法的Otsu图像分割方法 [J], 刘申晓;王学春;常朝稳
4.基于改进粒子群优化算法的多目标自适应巡航控制 [J], 毛锦;阳磊;刘凯;杜进辅;崔亚辉
5.基于改进粒子群优化算法和模糊熵水下图像分割 [J], 李涛;唐旭东;庞永杰
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基于高斯扰动和自然选择的改进粒子群优化算法作者：艾兵董明刚来源：《计算机应用》2016年第03期摘要：为了有效地平衡粒子群算法的全局与局部搜索性能，提出一种基于高斯扰动和自然选择的改进粒子群优化算法。

该算法在采用简化粒子群优化算法的基础上，考虑到个体最优粒子间的相互影响，使用所有融入高斯扰动的个体最优的平均值代替每个粒子的个体最优值，并且借鉴自然选择中适者生存的进化机制提高算法优化性能；同时通过含有惯性权重停止阈值的自适应调节余弦函数递减策略来实现对惯性权重的非线性调整并采用异步变化调整策略来改善粒子的学习能力。

仿真实验结果表明，所提算法在收敛速度和精度等方面均有提高，寻优性能优于近期文献中的几种改进的粒子群优化算法。

关键词：粒子群优化；高斯扰动；自然选择；惯性权重；异步变化中图分类号： TP18 文献标志码：A0引言粒子群优化（Particle Swarm Optimization， PSO）算法是由Kennedy和Eberhart提出的一种新的基于群体智能的随机搜索策略的优化算法，其思想源于鸟群觅食行为规律的研究，粒子群中每个粒子通过对自己及群体所处在的最优值的跟踪并动态调整自己的前进速度和方向从而实现个体在可解空间中的寻优[1-3]。

由于PSO算法具有简单易实现、效率高且调整参数少的特点，在函数优化及工程等领域都得到了广泛的应用。

但大量的研究表明标准PSO算法存在许多不足和缺陷，比如在寻优过程中易出现早熟收敛，难以跳出局部极值点。

针对上述情况，大多数研究者对其进行了大量改进。

比如文献[4]在算法中引入高斯学习机制、随机反向学习以及历史最优平均值，提出了一种高斯反向粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization Algorithm with Gaussian Opposition based Learning， GOLPSO）。

文献[5]通过利用高斯函数的分布性、局部性等特点，对惯性权重进行非线性调整，提出一种基于高斯函数递减惯性权重的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization Algorithms with Decreasing Inertia Weight based on Gaussian Function）。

基于高斯混合模型的图像分割技术图像分割是数字图像处理中十分重要的领域之一，它将一幅图像分成若干个互不重叠的区域，每个区域内的像素具有相同的特性，如颜色、纹理、亮度等。

图像分割在很多领域都有广泛的应用，如医学影像分析、物体识别、计算机视觉等。

在图像分割中，高斯混合模型是一种应用十分广泛的方法。

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种用于对多元数据建模的概率密度函数模型，它假设多元数据是由若干个高斯分布混合而成的。

高斯混合模型在图像分割中的应用，就是将一幅图像中的像素看成是一个多元随机变量，这个变量由若干个高斯分布混合而成。

每个高斯分布对应一种特定的像素，其均值和协方差矩阵可以由EM算法得到。

当然，每个高斯分布的权重也需要用EM算法来迭代求解。

通过高斯混合模型，可以将一幅图像分割成若干个区域，每个区域内的像素具有相同的特性，如颜色、纹理、亮度等。

这种分割方法被广泛应用于物体识别、医学影像分析等领域。

图像分割中，高斯混合模型还可以与其他算法相结合，以达到更好的分割效果。

例如，可以将高斯混合模型用于初始化k-means和分水岭算法中的类别中心，从而提高这些算法的分割效果。

但是，高斯混合模型也有一些局限性。

例如，当图像中存在较大的噪声时，高斯混合模型的分割效果会受到很大的影响。

此时，可以采用一些先验知识，如像素分布的平滑性、颜色空间的变换等，来提高高斯混合模型的分割效果。

总之，高斯混合模型是一种在图像分割中应用十分广泛的方法。

它可以对多元数据进行建模，并通过EM算法得到模型参数，从而实现图像的分割。

在实际应用中，可以将高斯混合模型与其他算法相结合，以达到更好的分割效果。