基于鸡群算法的Tsallis熵多阈值图像分割

为了改善Tsallis熵在多阈值图像分割时存在计算量大、耗时长、实用性差的问题，提出基于鸡群算法的Tsallis熵多阈值图像分割方法。首先分析基于Tsallis熵的单阈值分割原理并将其推广到多阈值分割，同时推导出Tsallis熵的多阈值选取公式；其次用鸡群算法求解Tsallis熵函数的最优问题；最后，用穷举法、粒子群算法、差分进化算法及鸡群算法分别对4个典型图像进行多阈值分割，并将各算法的分割数据分别作比较。实验结果表明，鸡群算法能够快速准确地分割复杂图像，且分割效果优于穷举法、粒子群算法以及差分进化算法。