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基于soa-osu的多阈值图像分割方法研究

0总结图像分割是指根据图像的某些特征将图像划分为几个含义区域，这些特征在一个区域上表现出相似性，在其他区域上表现出差异。1类间方差公式最大类间方差法简称Otsu，最早是由日本学者假设一幅图像的像素点数为N，灰度级为L(L=256），灰度级的范围为[0,L-1]，灰度值为i的像素点个数为N对于单阈值分割，最优阈值t将待分割图像分割成C图像的总均值为：C由式（3）、式（4）和式（5）得：图像的两个类的类间方差为f(t):最优阈值t是通过类间方差公式在整个图像中搜索得到，最优阈值t为：将单阈值方法拓展到多阈值上，设计一幅图像被分成了M层，M层之间的类间方差为：每层的σ值为：图形的M类的类间方差公式为：2海鸥优化算法2019年，Dhiman等人提出一种新智能优化算法——海鸥优化算法（SeagullOptimizationAlgorithm,SOA），该算法主要用于模拟全局搜索的海鸥迁徙和局部搜索的海鸥攻击2.1算法理论迁徙被定义为海鸥从一个地方到另一个地方寻找最丰富、数量最多的食物来源2.2数学模型海鸥有两种自然行为：迁徙和捕食。2.2.1移民全球搜索在迁移过程中，该算法模拟了海鸥如何从一个位置移动到另一个位置。在这个阶段，海鸥应该满足3个条件。2.2.1.1避免碰撞为了避免与其他海鸥发生碰撞，增加一个变量A来计算个体的搜索位置。个体位置更新公式为：其中，C其中，f2.2.1.2向最佳个人方向移动在避免个体之间的碰撞后，个体向最佳邻居方向移动。个体方向移动距离公式为：式中，rd为0～1的随机数。2.2.1.3-最合适的个人海鸥个体移动到与其他个体不相撞的位置后，个体向相对于最佳个体的方向移动。其中,2.2.2螺旋运动行为的描述海鸥在迁徙过程中可以不断改变攻击角度和速度，利用翅膀和体重来保持高度。当攻击猎物时，螺旋运动行为发生在空中。这种行为在x、y、z平面的描述如下：式中，r表示螺旋半径，k表示[0,2π]内的一个随机角度。u和v是定义螺旋形状的常数，e是自然对数的底。由式（18）～式（21）得到海鸥的攻击位置：其中，3算法对比分析为了证明算法的有效性，与传统Otsu分割算法和粒子群算法进行对比分析。图1、图2为实验图像的原图和灰度直方图。表1、表2分别为基于Otsu、PSO-Otsu和SOA-Otsu的单阈值和二阈值分割结果。4图像分割处理从表1和表2的结果分析得知：(1)智能算法不仅能优化Otsu图像分割，还能大大缩短图像处理时间；(2)SOA-Otsu算法的

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