otsu阈值分割方法的关键在于阈值选取.阈值决定了图像分割结果的好与坏,随着阈值数量的增加,图像分割的计算过程越来越复杂.为了选取适当的阈值进行图像分割,文中提出了离散灰狼算法(DiscreteGreyWolfOptimizer,DGWO),即经过离散化处理的灰狼算法,并用该算法求解以Kapur分割函数为目标函数的全局优化问题.DGWO算法具有很好的全局收敛性与计算鲁棒性,能够避免陷入局部最优,尤其适合高维,多峰的复杂函数问题的求解,并且可以很好地融合到图像分割过程当中.

大量的理论分析和仿真实验的结果表明,与遗传算法(GA),粒子群算法(PSO)的图像分割结果相比,在选取多张分割图像,多个分割阈值的情况下,该算法具有更好的分割效果,更高的分割效率,优化得到的阈值范围更加稳定,分割质量更高.

在图像阈值分割方法中,Renyi熵法因其显著效能而得到大量应用.为了更好地发挥Renyi熵在图像分割中的应用,提出把Renyi熵法扩展到图像多级阈值化问题.然而,由于计算时间复杂度上的高要求,很难把这种有效的技术推广到复杂图像多级阈值化问题.

为减少本方法的计算时间,应用灰狼优化算法实施最佳阈值的搜索.实验结果表明,本方法能有效地对图像进行多级分割,并且显著降低计算时间.