基于扩展型活性膜系统的彩色图像分割方法

作     者：许家昌 郭佳 苏树智 XU Jiachang;GUO Jia;SU Shuzhi

作者机构：安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 

出 版 物：《深圳大学学报(理工版)》 (Journal of Shenzhen University(Science and Engineering))

年 卷 期：2025年第42卷第1期

页      面：59-67页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(52374155) 安徽理工大学医学专项培育资助项目(YZ2023H2B008,YZ2023H2A007) 

主　　题：图像处理 图像分割 P系统 活性膜结构 北方苍鹰优化算法 进化规则 

摘      要：为克服优化算法易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提高扩展膜系统在图像处理领域的优化性能,提出一种基于扩展型活性膜系统(P system)的改进北方苍鹰优化(improved northern goshawk optimization,INGO)算法——PINGO.采用北方苍鹰优化算法作为基本膜中的进化规则,通过更新苍鹰的状态进化基本膜中的对象,将INGO算法作为局部进化规则来进化子膜中的对象.该系统根据活性膜自身的特点在基本膜中溶解或产生子膜,通信规则用于实现不同膜之间的信息交换与共享,避免算法陷入局部最优.在数据集BSD300和BSD500上,分别采用海鸥优化(seagull optimization algorithm,SOA)算法、灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法、INGO算法和PINGO算法,对不同优化阈值个数的图像进行分割.结果表明,PINGO算法在分割后的图像上的峰值信噪比均优于其他算法,特征相似度最优值也占了83%,在保持色彩与纹理的同时提高了分割的准确性.研究结果表明了所提彩色图像分割方法的有效性.