多融合策略改进灰狼优化算法的图像分割

本文提出了一种多策略融合改进的灰狼优化算法的图像分割。首先，针对灰狼优化算法的收敛速度慢，易陷入局部最优解等问题分别采用Tent混沌映射优化、收敛因子非线性调整、透镜成像反向学习、修改位置更新方程策略来提升了灰狼算法的搜索性能和收敛速度，并通过不同的基准测试函数验证了改进算法的优越性。其次，通过改进的灰狼优化算法获取K均值聚类算法的初始聚类中心，并应用于图像分割当中从而进一步提高图像分割效率。最后，将所提出的方法应用于医学图像进行实验。实验结果表明，与传统的图像分割算法和其他优化算法相比，本文提出的方法明显提高了图像分割的质量和效果，且具有更好的鲁棒性和稳定性。

图像分割作为图像处理研究中的热点之一，对于计算机视觉和模式识别起着重要的作用。图像分割已广泛应用于医学图像处理[1]、自动驾驶[2]、目标检测和跟踪、地质勘探[3]和环境监测等多个领域。

图像分割的目的是根据图像中的不同特征或属性，将其划分为具有相似纹理、颜色、亮度、对比度、形状和大小的均匀部分或类，从而为后续的图像处理和分析提供基础。图像分割作为图像处理领域的基础任务，其质量直接影响到后续的图像分析和应用。因此，图像分割一直是图像处理的研究热点之一。

K 均值聚类算法[4]图像分割是一种常用的图像分割方法。它基于聚类的思想，将一幅图像中的像素分为不同的类别或者聚类簇，使得同一类别内的像素具有相似的特征，而不同类别之间的特征差异最大化。Kmeans 聚类算法图像分割的优点在于简单、高效，且易于理解和实现。然而，该算法需要事先随机初始化聚类中心，可能会受到初始聚类中心选择的影响，导致结果不稳定且易于陷入局部最优解。因此，为了克服这些问题许多学者将Kmeans 聚类算法跟智能优化算法相结合，提出了改进的图像分割算法。在文献[5]中用改进的正余弦算法来优化传统Kmeans 聚类算法，以改善图像分割效果。在文献[6]中动态粒子群优化和Kmeans 聚类算法相结合提出了DPSOK 算法，该算法既保留了聚类算法收敛速度快的优点，又克服了其易陷入局部最优的缺点。在文献[7]中利用改进的蝠鲼觅食优化算法优化Kmeans 聚类算法，优化后的图像分割方法提高了分割质量及泛化能力。

灰狼优化算法[8] (Grey Wolf Optimizer, GWO)是一种元启发式优化算法，基于自然界中灰狼的领导等级和群体狩猎机制提出。GWO 算法原理简单、参数少、编程方便、支持分布式并行计算、全局搜索能力强等优点，在工程问题、机器学习、医学和生物信息学等许多领域中得到广泛应用。然而，与其他智能算法类似，灰狼优化算法也存在收敛速度慢、收敛精度低、容易陷入局部最优的缺点。出于这个原因，许多研究人员改进了灰狼优化算法。在文献[9]中将生物进化和自然生物更新的“适者生存”原则引入到灰狼算法中，提出了一种具有演化和消除机制的改进灰狼优化器，进一步加速了灰狼优化算法的收敛速度，提高了优化精度。在文献[10]为提高灰狼的搜索能力，基于随机游走的思想，通过引入随机性来增加灰狼搜索空间的多样性，进而改善算法的性能。在文献[11]中为解决基于群体的元启发式优化算法中参数调整和停止标准缺乏系统性的问题，基于候选解决方案的适应度历史来自适应调整探索/开发