A Multilevel Image Thresholding Based on Hybrid Jaya Algorithm and Simulated Annealing

Thresholding is a method for region-based image segmentation, which is important in image processing applications such as object recognition Multilevel. Thresholding is used to find multiple threshold values. Image segmentation plays a significant role in image analysis and pattern recognition. While threshold techniques traditionally are quite well for bi-level thresholding algorithms, multilevel thresholding for color images may have too much processing complexity. Swarm intelligence methods are frequently employed to minimize the complexity of constrained optimization problems applicable to multilevel thresholding and segmentation of color (RGB) images; In this paper, the hybrid Jaya algorithm with the SA algorithm was proposed to solve the problem of computational complexity in multilevel thresholding. This work uses Otsu method, Kapur entropy and Tsallis method as techniques to find optimal values of thresholds at different levels of color images as the target Tasks Experiments were performed on 5 standardized color images and 3 grayscale images as far as optimal threshold values are concerned, Statistical methods were used to measure the performance of the threshold methods and to select the better threshold, namely, PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), MSE (Mean Square Error), SSIM (Structural Similarity Index), FSIM (Feature Similarity Index) and values of objective at many levels. The experimental results indicate that the presenter's Jaya and Simulated Annealing (JSA) method is better than other methods for segmenting color (RGB) images with multiple threshold levels. On the other hand, the Tsallis entropy of the cascade was found to be more robust and accurate in segmenting color images at multiple levels

Optimization Methods for Image Thresholding: A review

Setting a border with the proper gray level in processing images to separate objects from their backgrounds is crucial. One of the simplest and most popular methods of segmenting pictures is histogram-based thresholding. Thresholding is a common technique for image segmentation because of its simplicity. Thresholding is used to separate the Background of the image from the Foreground. There are many methods of thresholding. This paper aims to review many previous studies and mention the types of thresholding. It includes two types: the global and local thresholding methods and each type include a group of methods. The global thresholding method includes (the Otsu method, Kapur's entropy method, Tsallis entropy method, Hysteresis method, and Fuzzy entropy method), and the local thresholding method includes ( Ni-Black method and Bernsen method). The optimization algorithms(Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Bat Algorithm, Modified Grasshopper Optimization, Firefly Algorithm, Cuckoo Search, Tabu Search Algorithm, Simulated Annealing, and Jaya Algorithm) used along with thresholding methods are also illustrated

Algoritmos baseados em inteligência de enxames aplicados à multilimiarização de imagens

Orientador: Prof. Dr. Leandro dos Santos CoelhoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa : Curitiba, 20/08/2018Inclui referências: p.117-122Área de concentração: Sistemas EletrônicosResumo: O processamento de imagens é uma área que cresce à medida que as tecnologias de geração e armazenamento de informações digitais evoluem. Uma das etapas iniciais do processamento de imagem é a segmentação, onde a multilimiarização é uma das técnicas de segmentação mais simples. Um focorelevante de pesquisa nesta área é o projeto de abordagens visando a separação de diferentes objetos na imagem em grupos, por meio de limiares, para facilitar assim a interpretação da informação contida na imagem. Uma imagem perde informação, ou entropia, quando é limiarizada. A equação de limiarização multiníveis de Kapur calcula, a partir dos limiares escolhidos, qual a quantidade de informação que uma imagem apresentará após a limiarização. Assim, pela maximização da equação de multimiliarização de Kapur, é possível determinar os limiares que retornam uma imagem com valor maior de entropia. Quanto maior a quantidade de limiares, maior a dificuldade para encontrar a melhor solução, devido ao aumento significativo da quantidade de possíveis soluções. O objetivo desta dissertação é de apresentar um estudo comparativodecinco algoritmos de otimização (meta-heurísticas de otimização)da inteligência de enxame, incluindo Otimização por Enxame de Partículas (PSO), Otimização por Enxame de Partículas Darwiniano (DPSO), Otimização por Enxame de Partículas Darwiniano de Ordem Fracionária (FO-DPSO), Otimizador baseado no comportamento dos Lobos-cinza (GWO) e Otimizador inspirado no comportamento da Formiga-leão (ALO), de forma a avaliarqual deles obtém a melhor solução e convergência em termos da função objetivo relacionada a entropia da imagem. Uma contribuição desta dissertação é a aplicação de diferentes meta-heurísticas de otimização ao problema de multilimiarização de imagens, assim como o estudo do impacto das suas variáveis de controle (hiperparâmetros) para o problema em questão.Nesta dissertação são apresentados resultados paraquatro imagens diferentes, sendo duas imagens registradas por satélite (Rio Hunza e Yellowstone) e outras duas imagens teste (benchmark) obtidas do Centro de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação do MIT (Massachussetts Institute of Technology). Os resultados são comparados considerando a média e o desvio padrão da entropia de cada imagem resultante. Com base nos resultados obtidos conclui-se que o algoritmo mais indicado para o problema de multilimiarização de imagens dos avaliados é o GWO, pelo seu desempenho superior em relação aos outros algoritmos e pelas entropias das imagens resultantes serem satisfatórias. Palavras-chave: Segmentação de imagens. Multilimiarização. Inteligência de enxames. Otimização por enxame de partículas. Otimizador dos lobos-cinza. Otimizador formiga-leão.Abstract: Image processing is a field that grows as digital information storage and generation technologies evolution. One of the initial stages of image processing is segmentation procedure, where the multi level thresholding is one of the simplest segmentation approaches. A relevant research objective in this field is the design of approaches aimed at separating different objects in the image into groups, through thresholds, to facilitate the interpretation of the information contained in the image. An image loses information, or entropy, when it is thresholded. The Kapur multilevel thresholding equation calculates, from the chosen thresholds, how much information an image will present after the thresholding. Thus, by the maximization of the Kapur multilevel limiarization equation, it is possible to determine the thresholds that return an image with a larger value of entropy. The higher the amount of thresholds, the greater the difficulty in finding the best solution, due to the significant increase in the quantity of possible solutions. The objective of this dissertation is to present a comparative study between fiveoptimization metaheuristics of the swarm intelligence field, including Particle Swarm Optimization (PSO), Darwinian Particle Swarm Optimization (DPSO), Fractional Order Darwinian Particle Swarm Optimization (FO-DPSO), Grey Wolf Optimizer (GWO) and the Ant lion behavioral optimizer (ALO), in order to identify which one gets the best solution and convergence in terms of the objective function and the entropy of the image. A contribution of this dissertation is the application of different optimization metaheuristics to the problem of multilimizing of images, as well as the study of the impact of its control variables (hyperparameters) on the problem in question. Experiments are conducted with four images, two images being recorded by satellite (Hunza River and Yellowstone) and two other test(benchmark) images obtained from MIT's (Massachussetts Institute of Technology) Electrical Engineering and Computer Science Center. The results are compared considering the mean and standard deviation values of each resulting image entropy.Based on the results obtained it is concluded that the most suitable algorithm for the problem of multilevel thresholding of images is the GWO, for its superior performance in relation to the other tested algorithms and satisfactory entropies of the resulting images. Key-words: Image segmentation. Multilevel thresholding. Kapur's entropy. Swarm intelligence. Particle swarm optimization. Grey wolf optimizer. Ant lion optimizer