Research on Threshold Segmentation Method of Two-Dimensional Otsu Image Based on Improved Sparrow Search Algorithm

大津法 图像分割 计算机科学 人工智能 粒子群优化 人口 分割 模式识别(心理学) 算法 社会学 人口学
作者
Yun Du,H. Yuan,Kejin Jia,F. Li
出处
期刊:IEEE Access [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:11: 70459-70469 被引量:8
标识
DOI:10.1109/access.2023.3293191
摘要

Aiming at the issues of complex calculation and low accuracy of two-dimensional (2D) Otsu segmentation images, an image threshold segmentation means of 2D Otsu ground on a modified sparrow search algorithm is proposed.Firstly, in the initialization stage, the tent chaos mapping is added to enhance the multiformity of the population, and the population elite strategy is introduced to enhance the quality of the initial solution.Secondly, in the local search stage, the elite reverse learning strategy is applied to renewal the sparrow location to solve the issue of getting into local optimality.Eventually, the modified sparrow search algorithm is fused with 2D Otsu and the image threshold is segmented to enhance the accuracy of image segmentation.Compared with the traditional 2D Otsu algorithm, 2D Otsu genetic algorithm (GA-Otsu), 2D Otsu seagull optimization algorithm (SOA-Otsu), 2D Otsu particle swarm algorithm (PSO-Otsu) and 2D Otsu sparrow search algorithm (SSA-Otsu), the mean square error (MSE) value is reduced by 40.84%、 2.68%、 1.57%、 0.77% and 1.04%, respectively, and the peak signal-to-noise ratio (PSNR) value is increased by 24.48%、1.24%、0.83%、0.40%and 0.45%, respectively.Moreover, the optimal threshold of the proposed algorithm is better than the other five algorithms.It is verified that the algorithm in this paper has faster convergence speed and higher accuracy, and effectively improves the quality of image segmentation.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
crrr完成签到,获得积分10
刚刚
xiaoguan完成签到,获得积分10
2秒前
Owen应助欣喜的尔曼采纳,获得10
4秒前
独特的翠芙完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
6秒前
7秒前
姜惠完成签到 ,获得积分10
7秒前
小脸红扑扑完成签到 ,获得积分10
8秒前
奋斗的凡完成签到 ,获得积分10
8秒前
9秒前
zhutier完成签到,获得积分10
10秒前
wrr完成签到,获得积分10
10秒前
WxChen完成签到,获得积分10
10秒前
开朗艳一完成签到,获得积分10
12秒前
Wonder完成签到,获得积分10
13秒前
yang完成签到,获得积分10
15秒前
123123完成签到 ,获得积分10
16秒前
温暖宛筠完成签到,获得积分10
16秒前
小欣6116完成签到,获得积分10
17秒前
请叫我风吹麦浪应助冬月采纳,获得10
17秒前
LIUYONG发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
肖雪依完成签到,获得积分10
18秒前
影子完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
晨珂完成签到,获得积分10
20秒前
Florencia发布了新的文献求助10
22秒前
xiezhuochun发布了新的文献求助10
23秒前
23秒前
同瓜不同命完成签到,获得积分10
25秒前
牛马哥发布了新的文献求助10
26秒前
温婉的松鼠完成签到,获得积分10
26秒前
27秒前
辛勤的寄瑶完成签到,获得积分10
27秒前
Lauren完成签到 ,获得积分10
28秒前
29秒前
忆枫完成签到,获得积分10
33秒前
炒鸡小将发布了新的文献求助10
33秒前
花壳在逃野猪完成签到 ,获得积分10
33秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038303
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576013
关于积分的说明 11374210
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029