Segmentation is one of the most important operations in image processing and computer vision. Normally, all image processing and computer vision applications are related to segmentation as a pre-processing phase. Image thresholding is one of the most useful methods for image segmentation. Various methods have been represented for image thresholding. One method is Kapur thresholding, which is based on maximizing entropy criterion. In this study, a new meta-heuristic algorithm based on imperialist competition algorithm was proposed for multi-level thresholding based on Kapur's entropy. Also, imperialist competitive algorithm is combined with chaotic functions to enhance search potency in problem space. The results of the proposed method have been compared with particle optimization algorithm and genetic algorithm. The findings revealed that the proposed method was superior to other methods.
REFERENCJE(10)
1.
Kapur J.N., Sahoo P.K., Wong A.K.C. A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram. Computer Vision Graphics Image Processing 3, 1985, 273–285.
Maitra M, Chatterjee A. A hybrid cooperative–comprehensive learning based PSO algorithm for image segmentation using multilevel thresholding. Expert Systems with Applications 2008, 2, 1341–1350.
Jiang Y., Tsai P., Hao Z., Cao L. Automatic multilevel thresholding for image segmentation using stratified sampling and Tabu Search. Soft Computing 2014, 1–13.
Atashpaz-Gargari E., Lucas C. Imperialist competitive algorithm: an algorithm for optimization inspired by imperialistic competition. In: Proceedings Evolutionary Computation, CEC 2007 IEEE Congress on, 25-28 sept 2007, Singapore 2007, 4661–4667.
Dirami A., Hammouche K., Diaf M., Siarry P. Fast multilevel thresholding for image segmentation through a multiphase level set method. Signal Processing 1, 2013, 139–153.
Raja N., Rajinikanth V., Latha K. Otsu based optimal multilevel image thresholding using firefly algorithm. Modelling and Simulation in Engineering 2014, 37.
Przetwarzamy dane osobowe zbierane podczas odwiedzania serwisu. Realizacja funkcji pozyskiwania informacji o użytkownikach i ich zachowaniu odbywa się poprzez dobrowolnie wprowadzone w formularzach informacje oraz zapisywanie w urządzeniach końcowych plików cookies (tzw. ciasteczka). Dane, w tym pliki cookies, wykorzystywane są w celu realizacji usług, zapewnienia wygodnego korzystania ze strony oraz w celu monitorowania ruchu zgodnie z Polityką prywatności. Dane są także zbierane i przetwarzane przez narzędzie Google Analytics (więcej).
Możesz zmienić ustawienia cookies w swojej przeglądarce. Ograniczenie stosowania plików cookies w konfiguracji przeglądarki może wpłynąć na niektóre funkcjonalności dostępne na stronie.