[发明专利]一种基于粒子群算法的图像分割方法及系统

权利要求书

1.一种基于粒子群算法的图像分割方法，其特征在于，包括：

步骤S100获取待分割图像的灰度值范围；

步骤S200根据所述图像的灰度值范围，采用粒子群算法得到图像分割的最佳阈值；

步骤S300根据所述图像分割的最佳阈值，对待分割图像进行分割。

2.根据权利要求1所述的基于粒子群算法的图像分割方法，其特征在于，所述步骤S200包括：

步骤S210根据所述图像的灰度值范围，初始化第一代粒子群，得到第一代粒子群每个粒子的飞行速度、位置、局部最优解，以及第一代粒子群的全局最优解；

步骤S220将第一代粒子群作为当前粒子群，以及，设置当前迭代次数为1；

步骤S230选择一个在下一代粒子群中的位置尚未计算出来的粒子；

步骤S231根据选择的所述粒子在当前粒子群中的飞行速度、位置、局部最优解和当前粒子群的全局最优解，计算所述粒子在下一代粒子群中的备选飞行速度和备选位置；

步骤S240根据所述粒子在下一代粒子群中的备选位置，计算对应的适应度值；

步骤S241判断计算的所述适应度值是否大于所述粒子在当前粒子群中的局部最优解所对应的适应度值；

步骤S243若否，所述粒子在下一代粒子群中的位置为所述粒子在当前粒子群中的位置，以及，所述粒子在下一代粒子群的飞行速度为所述粒子在当前粒子群中的飞行速度，以及，所述粒子在下一代粒子群中的局部最优解为所述粒子在当前粒子群中的局部最优解；

步骤S250轮循步骤S230-S243，直至所有粒子在下一代粒子群中的位置都已计算出来；

步骤S260根据每个粒子在下一代粒子群中的局部最优解，得到下一代粒子群的全局最优解；

步骤S270将下一代粒子群作为当前粒子群，以及，更新当前迭代次数；

步骤S280判断当前迭代次数是否达到预设的最大迭代次数，若否，则返回步骤S230；

步骤S290若是，则当前粒子群的全局最优解为所述图像分割的最佳阈值。

3.根据权利要求2所述的基于粒子群算法的图像分割方法，其特征在于，所述步骤S241之后还包括：

步骤S242若是，则所述粒子在下一代粒子群中的位置为所述粒子在下一代粒子群中的备选位置，以及，所述粒子在下一代粒子群的飞行速度为所述粒子在下一代粒子群中的备选飞行速度，以及，所述粒子在下一代粒子群中的局部最优解为所述粒子在下一代粒子群中的位置。

4.根据权利要求2所述的基于粒子群算法的图像分割方法，其特征在于，所述步骤S210包括：

步骤S211选择一个在第一代粒子群中的位置还没有初始化的粒子；

步骤S212在所述图像的灰度值范围中，分别随机产生一个整数来初始化所述粒子在第一代粒子群中的位置的每一维；以及，按预设速度值设置所述粒子在第一代粒子群中的飞行速度的每一维；

步骤213将所述粒子在第一代粒子群中的位置，作为所述粒子在第一代粒子群中的局部最优解；

步骤S214轮循步骤S211-S213，直至所有粒子在第一代粒子群中的位置都得到初始化。