改进二维Otsu法和果蝇算法结合的图像分割方法

针对传统二维Otsu方法中分割精度不高和抗噪性能不足的缺陷进行了研究,提出一种改进的二维Otsu图像分割方法.在二维直方图区域叉分的基础上,根据灰度级大小的信息改进联合概率密度,考虑类间方差和类内方差对图像分割效果的作用,保证类间方差越大和类内方差越小,使得目标与背景差别越大和内聚性越高;同时依据目标与背景在图像中所占比例对阈值求取公式进行加权,使得求得的阈值更接近理想阈值,然后采用果蝇优化算法(FOA)搜索最优二维阈值向量.仿真实验结果表明,该方法能得到更准确的分割结果,更好地抑制噪声,同时运行时间更少,达到了快速分割的目的,满足图像处理的实时性要求.