[发明专利]量子行为粒子群优化模糊C均值的图像分割方法及系统

说明书

本公开公开了量子行为粒子群优化模糊C均值的图像分割方法及系统，包括：获取步骤：获取待处理图像，将待处理图像转换为中智学图像；图像预处理步骤：对中智学图像进行去噪处理，然后对去噪后的结果进行图像增强操作；信息熵计算步骤：对图像增强后的结果，计算图像集合I的元素信息熵；图像分割步骤：如果相邻元素信息熵的比值小于设定阈值，则利用量子行为粒子群优化的模糊C均值算法进行中智学图像的分割，得到图像分割结果；否则，返回图像预处理步骤。

技术领域

本公开涉及图像分割技术领域，特别是涉及量子行为粒子群优化模糊C均值的图像分割方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本公开相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

图像承载着生动丰富的信息，在多媒体信息时代起着极其重要的作用。图像可以直接模仿或真实地描述事物的客观存在。图像分割是图像识别和计算机视觉的重要预处理。没有正确的分割，就没有正确的识别。这是从图像处理到图像分析的关键步骤。图像分割在军事、遥感、气象学、通信、交通和医学图像应用中有着日益增长的需求。

在实现本公开的过程中，发明人发现现有技术中存在以下技术问题：

一般来说，图像分割将一幅完整的图像分解成几个具有相同或不同特征的区域，并从这些区域中提取感兴趣的对象和技术流程。当计算机自动处理分割时，会遇到各种困难。例如，由于光照不均匀、噪声的影响、图像中不清晰部分的存在以及阴影等原因，分割错误经常发生。因此，图像分割是一项需要进一步研究的技术。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开提供了量子行为粒子群优化模糊C均值的图像分割方法及系统；

第一方面，本公开提供了量子行为粒子群优化模糊C均值的图像分割方法；

量子行为粒子群优化模糊C均值的图像分割方法，包括：

获取步骤：获取待处理图像，将待处理图像转换为中智学图像；

图像预处理步骤：对中智学图像进行去噪处理，然后对去噪后的结果进行图像增强操作；

信息熵计算步骤：对图像增强后的结果，计算图像集合I的元素信息熵；

图像分割步骤：如果相邻元素信息熵的比值小于设定阈值，则利用量子行为粒子群优化的模糊C均值算法进行中智学图像的分割，得到图像分割结果；否则，返回图像预处理步骤。

第二方面，本公开还提供了量子行为粒子群优化模糊C均值的图像分割系统；

量子行为粒子群优化模糊C均值的图像分割系统，包括：

获取模块，其被配置为：获取待处理图像，将待处理图像转换为中智学图像；

图像预处理模块，其被配置为：对中智学图像进行去噪处理，然后对去噪后的结果进行图像增强操作；

信息熵计算模块，其被配置为：对图像增强后的结果，计算图像集合I的元素信息熵；

图像分割模块，其被配置为：如果相邻元素信息熵的比值小于设定阈值，则利用量子行为粒子群优化的模糊C均值算法进行中智学图像的分割，得到图像分割结果；否则，返回图像预处理模块。

第三方面，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述方法的步骤。

第四方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述方法的步骤。

与现有技术相比，本公开的有益效果是：