第10卷第1期 智能系统学报 Vol.10 No.1 2015年2月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Feb.2015 D0I:10.3969/j.issn.1673-4785.201403040 网络出版地址：http:/www.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20150114.1459.001.html 蜂群优化的二维非对称Tsallis交叉熵图像阈值选取 吴一全12,3，王凯，曹鹏祥 (1.南京航空航天大学电子信息工程学院，江苏南京210016：2.南京财经大学江苏省粮油品质控制及深加工技术 重点实验室，江苏南京210046：3.南京林业大学江苏省制浆造纸科学技术重点实验室，江苏南京210037) 摘要：交叉熵能够度量图像分割前后的差异，与Shannon交叉嫡相比，引入参数g的Tsallis交叉嫡则为图像阈值分 割提供了灵活性和普适性，而非对称Tsallis交叉熵的表达形式更加简洁。由此，提出了蜂群优化的二维非对称Tsl: s交叉嫡图像阈值选取方法。首先引出了非对称Tsallis交叉熵，导出了二维非对称Tsallis交叉嫡阈值选取公式，并 利用递推方式计算阈值选取准则函数涉及的中间变量，建立查找表，消除冗余运算：然后采用蜂群算法搜寻最佳二 维阈值。大量实验结果表明，相对二维最大Shannon熵法、二维Shannon交叉嫡法、二维Tsallis嫡法和二维对称Tsal- s交叉嫡法等同类方法，所提出方法在主观视觉效果和区域间对比度评价指标上有较大的改善，能够更准确地分割 出目标，运行速度也更快。 关键词：图像分割：阈值选取：二维：Tsas交叉嫡：递推算法：蜂群优化：区域间对比度 中图分类号：TP391.4文献标志码：A文章编号：1673-4785(2015)01-0103-10 中文引用格式：吴一全，王凯，曹鹏祥.蜂群优化的二维非对称Tsas交叉嫡图像阔值选取[J].智能系统学报，2015,10(1)：103-112 英文引用格式：WU Yiquan,WANG Kai,CAO Pengxiang.Two-dimensional asymmetric tsallis cross entropy image threshold selec- tion using bee colony optimization[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2015,10(1):103-112. Two-dimensional asymmetric tsallis cross entropy image threshold selection using bee colony optimization WU Yiquan'2.3,WANG Kai',CAO Pengxiang' (1.College of Electronic and Information Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China;2.Jiang- su Key Laboratory of Quality Control and Further Processing of Cereals and Oils,Nanjing University of Finance Economics,Nanjing 210046, China;3.Jiangsu Provincial Key Laboratory of Pulp and Paper Science and Technology,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,Chi- na) Abstract:Cross entropy can measure the difference between the original image and its segmentation result.Com- pared with Shannon cross entropy,Tsallis cross entropy,in which a parameter g is introduced,provides flexibility and universality for the segmentation of image threshold.The asymmetric Tsallis cross entropy has more concise ex- pression form.Therefore,a method of threshold selection is proposed based on the two-dimensional asymmetric Ts- allis cross entropy using bee colony optimization.Firstly,the asymmetric Tsallis cross entropy is introduced and the threshold selection formulae based on the two-dimensional asymmetric Tsallis cross entropy are derived.Recursive algorithms are used to calculate the intermediate variables involved in criterion function for threshold selection and a lookup table is built to eliminate the redundant operations.The optimal two-dimensional threshold is searched by the bee colony algorithm.A large number of experiment results showed that the proposed method is greatly improved in terms of subjective visual effect and inter-regional contrast evaluation indicators compared to the relevant methods, such as the two-dimensional maximum Shannon entropy method,the two-dimensional Shannon cross entropy meth- od,the two-dimensional Tsallis entropy method,and the two-dimensional symmetrical Tsallis cross entropy method. It can segment objects more accurately and has a faster running speed. Keywords:image segmentation;threshold selection;two-dimension;Tsallis cross entropy;recursive algorithms; bee colony optimization;inter-regional contrast 图像分割是图像处理与识别的前期关键技术之 一。阈值分割因简单实用而成为常用的图像分割方 法，可广泛应用于储粮害虫、纸病等一系列机器视觉 收稿日期：2014-03-14.网络出版日期：2015-01-14. 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60872065)：江苏省粮油品质控 检测领域。其关键是快速得到最佳阈值，以此分离 制及深加工技术重点实验室开放基金资助项目 (LYPK201304):江苏省制浆造纸科学技术重点实验室开放 图像中的目标和背景。人们已提出了大量的阈值分 基金资助项目(201313). 割方法[I-,其中Kapur等)提出的最大Shannon嫡 通信作者：吴一全.E-mail:nuaaimage@163.com.第 员园 卷第 员 期摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇 摇摇摇 智 能 系 统 学 报摇摇摇摇摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 灾燥造援员园 翼援员 圆园员缘 年 圆 月摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇 悦粤粤陨 栽则葬灶泽葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 陨灶贼藻造造蚤早藻灶贼 杂赠泽贼藻皂泽 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 云藻遭援 圆园员缘 阅韵陨院员园援猿怨远怨 辕 躁援蚤泽泽灶援员远苑猿鄄源苑愿缘援圆园员源园猿园源园 网络出版地址院澡贼贼责院 辕 辕 憎憎憎援糟灶噪蚤援灶藻贼 辕 噪糟皂泽 辕 凿藻贼葬蚤造 辕 圆猿援员缘猿愿援栽孕援圆园员缘园员员源援员源缘怨援园园员援澡贼皂造 蜂群优化的二维非对称 栽泽葬造造蚤泽 交叉熵图像阈值选取 吴一全员袁圆袁猿 袁王凯员 袁曹鹏祥员 渊员援南京航空航天大学 电子信息工程学院袁江苏 南京 圆员园园员远曰 圆援南京财经大学 江苏省粮油品质控制及深加工技术 重点实验室袁江苏 南京 圆员园园源远曰 猿援南京林业大学 江苏省制浆造纸科学技术重点实验室袁江苏 南京 圆员园园猿苑冤 摘 要院交叉熵能够度量图像分割前后的差异袁与 杂澡葬灶灶燥灶 交叉熵相比袁引入参数 择 的 栽泽葬造造蚤泽 交叉熵则为图像阈值分 割提供了灵活性和普适性袁而非对称 栽泽葬造造蚤泽 交叉熵的表达形式更加简洁遥 由此袁提出了蜂群优化的二维非对称 栽泽葬造鄄 造蚤泽 交叉熵图像阈值选取方法遥 首先引出了非对称 栽泽葬造造蚤泽 交叉熵袁导出了二维非对称 栽泽葬造造蚤泽 交叉熵阈值选取公式袁并 利用递推方式计算阈值选取准则函数涉及的中间变量袁建立查找表袁消除冗余运算曰然后采用蜂群算法搜寻最佳二 维阈值遥 大量实验结果表明袁相对二维最大 杂澡葬灶灶燥灶 熵法尧二维 杂澡葬灶灶燥灶 交叉熵法尧二维 栽泽葬造造蚤泽 熵法和二维对称 栽泽葬造鄄 造蚤泽 交叉熵法等同类方法袁所提出方法在主观视觉效果和区域间对比度评价指标上有较大的改善袁能够更准确地分割 出目标袁运行速度也更快遥 关键词院图像分割曰阈值选取曰二维曰栽泽葬造造蚤泽 交叉熵曰递推算法曰蜂群优化曰区域间对比度 中图分类号院栽孕猿怨员援源 摇 文献标志码院粤摇 文章编号院员远苑猿鄄源苑愿缘渊圆园员缘冤园员鄄园员园猿鄄员园 中文引用格式院吴一全袁王凯袁曹鹏祥援 蜂群优化的二维非对称 栽泽葬造造蚤泽 交叉熵图像阈值选取咱允暂援 智能系统学报袁 圆园员缘袁 员园渊员冤院 员园猿鄄员员圆援 英文引用格式院宰哉 再蚤择怎葬灶袁 宰粤晕郧 运葬蚤袁 悦粤韵 孕藻灶早曾蚤葬灶早援 栽憎燥原凿蚤皂藻灶泽蚤燥灶葬造 葬泽赠皂皂藻贼则蚤糟 贼泽葬造造蚤泽 糟则燥泽泽 藻灶贼则燥责赠 蚤皂葬早藻 贼澡则藻泽澡燥造凿 泽藻造藻糟鄄 贼蚤燥灶 怎泽蚤灶早 遭藻藻 糟燥造燥灶赠 燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶咱允暂援 悦粤粤陨 栽则葬灶泽葬糟贼蚤燥灶泽 燥灶 陨灶贼藻造造蚤早藻灶贼 杂赠泽贼藻皂泽袁 圆园员缘袁 员园渊员冤 院 员园猿鄄员员圆援 栽憎燥鄄凿蚤皂藻灶泽蚤燥灶葬造 葬泽赠皂皂藻贼则蚤糟 贼泽葬造造蚤泽 糟则燥泽泽 藻灶贼则燥责赠 蚤皂葬早藻 贼澡则藻泽澡燥造凿 泽藻造藻糟贼蚤燥灶 怎泽蚤灶早 遭藻藻 糟燥造燥灶赠 燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶 宰哉 再蚤择怎葬灶员袁圆袁猿 袁 宰粤晕郧 运葬蚤员 袁 悦粤韵 孕藻灶早曾蚤葬灶早员 渊员援 悦燥造造藻早藻 燥枣 耘造藻糟贼则燥灶蚤糟 葬灶凿 陨灶枣燥则皂葬贼蚤燥灶 耘灶早蚤灶藻藻则蚤灶早袁 晕葬灶躁蚤灶早 哉灶蚤增藻则泽蚤贼赠 燥枣 粤藻则燥灶葬怎贼蚤糟泽 葬灶凿 粤泽贼则燥灶葬怎贼蚤糟泽袁 晕葬灶躁蚤灶早 圆员园园员远袁 悦澡蚤灶葬曰 圆援 允蚤葬灶早鄄 泽怎 运藻赠 蕴葬遭燥则葬贼燥则赠 燥枣 匝怎葬造蚤贼赠 悦燥灶贼则燥造 葬灶凿 云怎则贼澡藻则 孕则燥糟藻泽泽蚤灶早 燥枣 悦藻则藻葬造泽 葬灶凿 韵蚤造泽袁 晕葬灶躁蚤灶早 哉灶蚤增藻则泽蚤贼赠 燥枣 云蚤灶葬灶糟藻 耘糟燥灶燥皂蚤糟泽袁 晕葬灶躁蚤灶早 圆员园园源远袁 悦澡蚤灶葬曰 猿援 允蚤葬灶早泽怎 孕则燥增蚤灶糟蚤葬造 运藻赠 蕴葬遭燥则葬贼燥则赠 燥枣 孕怎造责 葬灶凿 孕葬责藻则 杂糟蚤藻灶糟藻 葬灶凿 栽藻糟澡灶燥造燥早赠袁 晕葬灶躁蚤灶早 云燥则藻泽贼则赠 哉灶蚤增藻则泽蚤贼赠袁 晕葬灶躁蚤灶早 圆员园园猿苑袁 悦澡蚤鄄 灶葬冤 粤遭泽贼则葬糟贼院悦则燥泽泽 藻灶贼则燥责赠 糟葬灶 皂藻葬泽怎则藻 贼澡藻 凿蚤枣枣藻则藻灶糟藻 遭藻贼憎藻藻灶 贼澡藻 燥则蚤早蚤灶葬造 蚤皂葬早藻 葬灶凿 蚤贼泽 泽藻早皂藻灶贼葬贼蚤燥灶 则藻泽怎造贼援 悦燥皂鄄 责葬则藻凿 憎蚤贼澡 杂澡葬灶灶燥灶 糟则燥泽泽 藻灶贼则燥责赠袁 栽泽葬造造蚤泽 糟则燥泽泽 藻灶贼则燥责赠袁 蚤灶 憎澡蚤糟澡 葬 责葬则葬皂藻贼藻则 择 蚤泽 蚤灶贼则燥凿怎糟藻凿袁 责则燥增蚤凿藻泽 枣造藻曾蚤遭蚤造蚤贼赠 葬灶凿 怎灶蚤增藻则泽葬造蚤贼赠 枣燥则 贼澡藻 泽藻早皂藻灶贼葬贼蚤燥灶 燥枣 蚤皂葬早藻 贼澡则藻泽澡燥造凿援 栽澡藻 葬泽赠皂皂藻贼则蚤糟 栽泽葬造造蚤泽 糟则燥泽泽 藻灶贼则燥责赠 澡葬泽 皂燥则藻 糟燥灶糟蚤泽藻 藻曾鄄 责则藻泽泽蚤燥灶 枣燥则皂援 栽澡藻则藻枣燥则藻袁 葬 皂藻贼澡燥凿 燥枣 贼澡则藻泽澡燥造凿 泽藻造藻糟贼蚤燥灶 蚤泽 责则燥责燥泽藻凿 遭葬泽藻凿 燥灶 贼澡藻 贼憎燥鄄凿蚤皂藻灶泽蚤燥灶葬造 葬泽赠皂皂藻贼则蚤糟 栽泽鄄 葬造造蚤泽 糟则燥泽泽 藻灶贼则燥责赠 怎泽蚤灶早 遭藻藻 糟燥造燥灶赠 燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶援 云蚤则泽贼造赠袁 贼澡藻 葬泽赠皂皂藻贼则蚤糟 栽泽葬造造蚤泽 糟则燥泽泽 藻灶贼则燥责赠 蚤泽 蚤灶贼则燥凿怎糟藻凿 葬灶凿 贼澡藻 贼澡则藻泽澡燥造凿 泽藻造藻糟贼蚤燥灶 枣燥则皂怎造葬藻 遭葬泽藻凿 燥灶 贼澡藻 贼憎燥鄄凿蚤皂藻灶泽蚤燥灶葬造 葬泽赠皂皂藻贼则蚤糟 栽泽葬造造蚤泽 糟则燥泽泽 藻灶贼则燥责赠 葬则藻 凿藻则蚤增藻凿援 砸藻糟怎则泽蚤增藻 葬造早燥则蚤贼澡皂泽 葬则藻 怎泽藻凿 贼燥 糟葬造糟怎造葬贼藻 贼澡藻 蚤灶贼藻则皂藻凿蚤葬贼藻 增葬则蚤葬遭造藻泽 蚤灶增燥造增藻凿 蚤灶 糟则蚤贼藻则蚤燥灶 枣怎灶糟贼蚤燥灶 枣燥则 贼澡则藻泽澡燥造凿 泽藻造藻糟贼蚤燥灶 葬灶凿 葬 造燥燥噪怎责 贼葬遭造藻 蚤泽 遭怎蚤造贼 贼燥 藻造蚤皂蚤灶葬贼藻 贼澡藻 则藻凿怎灶凿葬灶贼 燥责藻则葬贼蚤燥灶泽援 栽澡藻 燥责贼蚤皂葬造 贼憎燥鄄凿蚤皂藻灶泽蚤燥灶葬造 贼澡则藻泽澡燥造凿 蚤泽 泽藻葬则糟澡藻凿 遭赠 贼澡藻 遭藻藻 糟燥造燥灶赠 葬造早燥则蚤贼澡皂援 粤 造葬则早藻 灶怎皂遭藻则 燥枣 藻曾责藻则蚤皂藻灶贼 则藻泽怎造贼泽 泽澡燥憎藻凿 贼澡葬贼 贼澡藻 责则燥责燥泽藻凿 皂藻贼澡燥凿 蚤泽 早则藻葬贼造赠 蚤皂责则燥增藻凿 蚤灶 贼藻则皂泽 燥枣 泽怎遭躁藻糟贼蚤增藻 增蚤泽怎葬造 藻枣枣藻糟贼 葬灶凿 蚤灶贼藻则鄄则藻早蚤燥灶葬造 糟燥灶贼则葬泽贼 藻增葬造怎葬贼蚤燥灶 蚤灶凿蚤糟葬贼燥则泽 糟燥皂责葬则藻凿 贼燥 贼澡藻 则藻造藻增葬灶贼 皂藻贼澡燥凿泽袁 泽怎糟澡 葬泽 贼澡藻 贼憎燥鄄凿蚤皂藻灶泽蚤燥灶葬造 皂葬曾蚤皂怎皂 杂澡葬灶灶燥灶 藻灶贼则燥责赠 皂藻贼澡燥凿袁 贼澡藻 贼憎燥鄄凿蚤皂藻灶泽蚤燥灶葬造 杂澡葬灶灶燥灶 糟则燥泽泽 藻灶贼则燥责赠 皂藻贼澡鄄 燥凿袁 贼澡藻 贼憎燥鄄凿蚤皂藻灶泽蚤燥灶葬造 栽泽葬造造蚤泽 藻灶贼则燥责赠 皂藻贼澡燥凿袁 葬灶凿 贼澡藻 贼憎燥鄄凿蚤皂藻灶泽蚤燥灶葬造 泽赠皂皂藻贼则蚤糟葬造 栽泽葬造造蚤泽 糟则燥泽泽 藻灶贼则燥责赠 皂藻贼澡燥凿援 陨贼 糟葬灶 泽藻早皂藻灶贼 燥遭躁藻糟贼泽 皂燥则藻 葬糟糟怎则葬贼藻造赠 葬灶凿 澡葬泽 葬 枣葬泽贼藻则 则怎灶灶蚤灶早 泽责藻藻凿援 运藻赠憎燥则凿泽院蚤皂葬早藻 泽藻早皂藻灶贼葬贼蚤燥灶曰 贼澡则藻泽澡燥造凿 泽藻造藻糟贼蚤燥灶曰 贼憎燥鄄凿蚤皂藻灶泽蚤燥灶曰 栽泽葬造造蚤泽 糟则燥泽泽 藻灶贼则燥责赠曰 则藻糟怎则泽蚤增藻 葬造早燥则蚤贼澡皂泽曰 遭藻藻 糟燥造燥灶赠 燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶曰 蚤灶贼藻则鄄则藻早蚤燥灶葬造 糟燥灶贼则葬泽贼 收稿日期院圆园员源鄄园猿鄄员源援 摇 网络出版日期院圆园员缘鄄园员鄄员源援 基金项目院国家自然科学基金资助项目渊远园愿苑圆园远缘冤 曰江苏省粮油品质控 制及深加工技术重点实验室开放基金资助项目 渊蕴再孕运圆园员猿园源冤 曰江苏省制浆造纸科学技术重点实验室开放 基金资助项目渊圆园员猿员猿冤援 通信作者院吴一全援耘鄄皂葬蚤造院灶怎葬葬蚤皂葬早藻岳 员远猿援糟燥皂援 摇 摇 图像分割是图像处理与识别的前期关键技术之 一遥 阈值分割因简单实用而成为常用的图像分割方 法袁可广泛应用于储粮害虫尧纸病等一系列机器视觉 检测领域遥 其关键是快速得到最佳阈值袁以此分离 图像中的目标和背景遥 人们已提出了大量的阈值分 割方法咱员鄄缘暂 袁其中 运葬责怎则 等咱源暂 提出的最大 杂澡葬灶灶燥灶 熵