基于人工鱼群算法的二维Otsu图像分割方法

简介：
本研究提出了一种新颖的二维Otsu图像分割技术，采用人工鱼群算法优化阈值选取过程，显著提升了复杂背景下的图像分割效果和计算效率。 阈值分割是图像处理领域常用的一种简单且有效的方法。本段落将群智能中的人工鱼群算法应用于传统的二维Otsu阈值分割方法上，提出了一种改进的人工鱼群算法用于优化阈值选择过程。实验结果表明，该新提出的算法能够高效准确地确定最佳的阈值。 为了验证其优越性，我们将其与基于基本遗传算法和最优保存策略遗传算法的二维Otsu 算法进行了对比测试。通过多次独立运行（各10次），比较了不同方法所得到的最佳阈值、平均值以及方差，并分析了它们的收敛曲线以评估计算复杂度。 统计数据显示，相较于其他两种方法，基于人工鱼群算法改进后的二维Otsu 算法不仅提高了图像分割精度，还加快了寻找最优解的速度。