基于粒子群優(yōu)化的Otsu的刀具側(cè)面圖像閾值分割

牛孝通　馬英輝　馮正林

摘要：文中分別利用一維最大熵法、一維Otsu法及二維Otsu法對(duì)刀具磨損圖像進(jìn)行處理。相比較而言，二維Otsu法是一種效果較好的圖像分割方法。針對(duì)二維Otsu在尋找最佳閾值時(shí)計(jì)算量大，提出了基于粒子群算法優(yōu)化的二維Otsu法閾值分割方法。實(shí)驗(yàn)表明，在設(shè)定了合適的粒子群算法參數(shù)條件下，該算法不僅可精準(zhǔn)地完成刀具磨損圖像的分割，且提高了分割效率。

關(guān)鍵詞：刀具圖像；閾值分割；Otsu法；粒子群算法

1概述

近年來機(jī)械制造自動(dòng)化的迅速發(fā)展，機(jī)械工件加工過程中刀具的磨損常常會(huì)影響加工工件的質(zhì)量，造成材料浪費(fèi)，提高了生產(chǎn)的成本。而通過利用圖像處理法對(duì)刀具磨損的圖像的分析和處理，檢測(cè)刀具磨損的狀態(tài)對(duì)于提高自動(dòng)化加工效率和節(jié)約生產(chǎn)成本有著十分重要的作用。

圖像分割是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中最重要的技術(shù)之一，其目的是將圖像分為目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域，便于后期分析目標(biāo)區(qū)域。圖像分割方法包括閾值法、邊緣檢測(cè)法、區(qū)域跟蹤法等。閾值分割是目前應(yīng)用較為廣泛且實(shí)現(xiàn)起來較為簡(jiǎn)單的一類圖像分割方法，其最重要的地方在于如何有效且準(zhǔn)確地選擇最佳閾值。閾值分割方法如人工選擇法、迭代法、一維最大熵法、最大類間方差閾值分割法等。

粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）最早是由Eberhart和Kennedv于1995年提出，它的基本概念源于對(duì)鳥群覓食行為的研究，基本思想是通過群體中個(gè)體之間的協(xié)作和信息共享來尋找最優(yōu)解。將粒子群算法與二維Otsu法相結(jié)合，能很好實(shí)現(xiàn)對(duì)刀具側(cè)面圖像的分割，分析磨損狀態(tài)，進(jìn)而優(yōu)化切削參數(shù)，減緩刀具磨損，延長(zhǎng)刀具壽命節(jié)約成本。本文采用粒子群算法尋找最優(yōu)閾值，通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法不僅能尋找到全局最優(yōu)閾值，而且運(yùn)算的時(shí)間很短。