基于改进的萤火虫算法(FA)优化二维Otsu图像分割算法(FA-2-Otsu)

资 源 简 介

基于改进的萤火虫算法(FA)优化二维Otsu图像分割算法(FA-2-Otsu)

详 情 说 明

图像分割是计算机视觉领域的基础任务之一，而Otsu算法作为经典的自适应阈值分割方法，其性能直接影响后续处理效果。传统一维Otsu算法虽然计算简单，但在噪声环境下的表现往往不尽如人意。二维Otsu算法通过结合像素灰度值和邻域信息提升了抗噪能力，但代价是计算复杂度呈指数级增长。

针对这一核心矛盾，FA-2-Otsu算法创新性地引入改进的萤火虫智能优化机制。萤火虫算法模拟自然界中萤火虫群体通过发光强度互相吸引的行为特征，具备优秀的全局搜索能力。在算法实现中，每个萤火虫个体对应一个二维阈值组合(s,t)，其亮度由对应的类间方差值决定。改进策略主要体现在三个方面：首先采用动态步长调整机制平衡勘探与开发能力；其次引入精英保留策略防止优质解流失；最后结合局部搜索算子提升收敛精度。

与传统穷举法相比，这种智能优化方式能快速锁定最优阈值区域，将计算复杂度从O(L^2)降低到O(kn)，其中L为灰度级数，k为迭代次数，n为萤火虫数量。实验表明，该算法在保持二维Otsu抗噪优势的同时，处理速度可提升数十倍，特别适用于医学影像、遥感图像等对实时性要求较高的场景。算法还展现出良好的鲁棒性，在处理不均匀光照图像时，其分割效果明显优于传统方法。