基于多态蚁群算法的回转窑图像分割方法

计算机工程与应用 ›› 2013, Vol. 49 ›› Issue (20): 153-156.

基于多态蚁群算法的回转窑图像分割方法

吴闯，张小刚

湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082

出版日期:2013-10-15 发布日期:2013-10-30

Segmentation of kiln image based on polymorphic ant colony algorithm

WU Chuang, ZHANG Xiaogang

College of Electrical and Information Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China

Online:2013-10-15 Published:2013-10-30

摘要/Abstract

摘要： 为了解决回转窑图像背景噪声干扰较大且背景灰度变化较小，采用经典的算法不能有效分割出窑内黑把子区域的情况，提出了一种基于多态蚁群算法和小波变换相结合的图像分割方法。利用小波将图像变换，对低频系数进行分块，采取新的阈值选取方法并对每块进行分割，从而改善了黑把子区域的分割效果。实验结果表明，该算法提高了分割精度，缩短了程序运行的时间。

关键词: 小波变换, 多态蚁群算法, 黑把子, 图像分割

Abstract: To solve the problem that some classic algorithms are not too effective in the segmentation of kiln image when noise exists and background image gray changes smaller, a new image segmentation method is proposed, which combines the polymorphic ant colony algorithm with wavelet transform. The lowest frequency coefficients divided into several blocks are extracted using wavelet transform, with different image areas, a new threshold method is applied. As a result, the segmentation result of kiln image is improved. Experimental results prove that the proposed method can enhance segmentation accuracy and reduce running time.

Key words: wavelet transform, polymorphic ant colony algorithm, black target, image segmentation

吴闯，张小刚. 基于多态蚁群算法的回转窑图像分割方法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(20): 153-156.

WU Chuang, ZHANG Xiaogang. Segmentation of kiln image based on polymorphic ant colony algorithm[J]. Computer Engineering and Applications, 2013, 49(20): 153-156.

[1]	赵阳，张俊华. 多尺度特征融合的脊柱X线图像分割方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 214-219.
[2]	潘沛鑫，潘中良. 结合显著性的主动轮廓图像分割[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 225-230.
[3]	董鹏，周烽，赵悰悰，王亚飞，米泽田，付先平. 基于双目视觉的水下海参尺寸自动测量方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 271-278.
[4]	史春天，曾艳阳，侯守明. 群体智能算法在图像分割中的应用综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 36-47.
[5]	彭璟，罗浩宇，赵淦森，林成创，易序晟，陈少洁. 深度学习下的医学影像分割算法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(3): 44-57.
[6]	刘锐，丁辉，尚媛园，邵珠宏，刘铁. COVID-19医学影像数据集及研究进展[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(22): 15-27.
[7]	周绍光，吴昊，赵婵娟，陈仁喜. 利用同质区特性的高光谱图像迁移学习分类[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(21): 224-233.
[8]	丁成，翁理国，夏旻，崔逸尘，钱俊豪，刘佳. 多注意力机制网络卫星图像分割算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(2): 223-229.
[9]	杜秀丽，马振倩，邱少明，吕亚娜. 基于卷积注意力机制的运动想象脑电信号识别[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 181-185.
[10]	李振强，王树才，赵世达，白宇. 改进DeepLabv3+和XGBoost的羊骨架切割方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(18): 263-269.
[11]	孙玮婕，杨军. 改进的简单非迭代聚类的遥感影像分割研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 185-192.
[12]	杨勇，郭玲，叶阳东. 全变分流边与M2GGD相结合的自然图像分割方法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 202-210.
[13]	鲁圆圆，冯浩，李靖. 结合分布度量统计建模的主动轮廓图像分割[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(7): 228-233.
[14]	张姝洁，郑利平，韩清，张晗. 从图片到衣服：快速虚拟角色服饰生成方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(7): 234-239.
[15]	李超超，张远东，王昌龙. 圆形植物识别定位的HSV模型研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(6): 220-223.