基于混沌遗传算法的二维最大熵图像分割

研究了基于二维最大熵的图像分割算法,针对基于二维最大熵的图像分割算法存在的计算复杂度高、计算时间长等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的二维最大熵算法。该方法利用类似载波的方法将混沌序列映射至双阈值的二维空间,之后利用混沌遗传算法搜索最佳阈值进行图像分割。实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了有效的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法。     

基于量子遗传算法的二维最大熵图像分割

图像分割二维最大熵算法存在计算复杂度高的弊端,目前针对这个问题所提出的各类算法效果都不太理想。依据量子遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,提出了一种基于量子遗传算法的二维最大熵算法,与基于标准遗传算法的二维最大熵算法相比较,取得了更好的实验效果。     

基于混沌遗传算法的二维最大熵图像分割

研究了基于二维最大熵的图像分割算法,针对基于二维最大熵的图像分割算法存在的计算复杂度高、计算时间长等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的二维最大熵算法.该方法利用类似载波的方法将混沌序列映射至双阈值的二维空间,之后利用混沌遗传算法搜索最佳阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了有效的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法.     

基于二维最大熵和改进的遗传算法的图像分割

文章尝试了一种图像分割算法,在二维灰度直方图基础上,以二维最大熵为准则建立适应度函数,按改进的遗传算法,得到最佳二维阈值.实验表明,该法对于图像分割具有较佳的效果.     

遗传算法粒在二维最大熵值图像分割中的应用

研究图像分割,针对从图像中提取用户要求的特征目标,最优阈值的选取是图像准确分割的关键技术.传统二维最大熵值算法的最优阈值采用穷举方式进行寻优,耗时长,分割效率较低,易产生误分割.为了提高图像分割效率和准确性,提出一种遗传算法的二维最大熵值图像分割方法.先对原始图像进行灰度转换,绘制出图像的二维直方图.根据二维直方图信息...     

基于分层遗传算法的二维最大熵图像分割

基于二维最大熵的图像分割算法充分考虑了点灰度和邻域灰度均值,较好地克服了图像中噪声带来的影响,将分层遗传算法引入到此图像分割算法中,加快了阈值搜索的收敛进度,大大提高了计算速度,有效地避免了局部最优解的情况,是一种实用有效的图像分割算法。     

基于二维阈值化和遗传算法的图像分割方法

本文以二维最大熵为例,讨论了如何利用遗传算法和二维直方图进行图像阈值的自动选取。实验结果表明,利用遗传算法可以有效地提高原有图像阈值选取方法的速度。     

基于VSAR的二维最大熵阈值分割算法

基于对传统二维最大熵算法各种改进方法分析,提出了一种基于判决域自动约束的二维最大熵改进算法。该算法提出了可以自动确定判决域大小的经验公式,与以往的改进算法相比,不仅减少了算法的运算量,同时具有自适应性,因而在某些应用场合具有较强的实用性。     

一种快速二维熵阈值分割算法

在二维熵阈值基础上，利用量化图像直方图概念讨论了一种快速二维熵阈值分割算法，这种算法能够递推运算和自动寻找阈值，将计算复杂性大大降低。 实验表明，该算法将每一幅图像运算时间降到2秒以内，提高了计算效率。     

基于VSAR的二维最大熵阈值分割算法*

基于对传统二维最大熵算法各种改进方法分析,提出了一种基于判决域自动约束的二维最大熵改进算法。该算法提出了可以自动确定判决域大小的经验公式,与以往的改进算法相比,不仅减少了算法的运算量,同时具有自适应性,因而在某些应用场合具有较强的实用性。     

基于二维最大熵原理和改进遗传算法的图像阈值分割

传统的最佳直方图熵法对低信噪比图像的分割效果不理想,而二维最大熵法充分利用了像素的灰度分布信息和像素间的空间相关信息,提高了阈值分割的抗噪性能.本文对二维最大熵法进行了详细阐述和推导,对遗传算法进行了一系列改进,提出了一种新的类抛物线型变异算子.实验结果表明,二维最大熵法具有较强的鲁棒性,同时改进的遗传算法能够快速收敛到最佳分割阈值,其优化效果十分明显.     

灰度图像最大熵分割方法的改进

传统的最大熵分割方法只考虑了图像的灰度概率,忽略了对应的灰度值。为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,改进了传统的二维灰度直方图,生成二维差值属性灰度直方图。另外,改进了灰度均值和二维熵的计算方法。在计算熵时,以二维差值属性灰度直方图为基础,用空间信息值来代替灰度概率,生成二维差值属性信息值熵。在实验中,对多张不同的灰度图像分别用改进的最大熵方法与传统的最大熵分割方法进行分割,并对分割结果进行比较分析。实验结果表明,改进的最大熵分割方法能有效地分割灰度图像及噪声图像,有很强的抗噪声能力,并能产生清晰的分割结果。     

基于2D-WLDH的最大熵阈值分割算法

在传统二维最大熵图像阈值分割算法中,二维直方图主对角区域的概率和近似为1的假设不够合理,且算法耗时较多.为此,提出一种新的最大熵分割算法.根据灰度级和韦伯局部描述子(WLD)建立二维WLD直方图(2D-WLDH),将其用于最大熵的阈值分割,并设计快速递推算法,以提高运行速度.实验结果表明,该算法的运行时间较少,分割效果较好.     

基于QPSO的二维模糊最大熵图像阈值分割方法

针对运用图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时问长、实用性差等问题,提出一种新的二维最大熵图像分割方法,该方法利用基于量子行为的微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的二维熵最大值所对应的点灰度一区域灰度均值作为闽值进行图像分割。实验结果表明,该方法具有一定优越性,在执行时间与收敛性方面均得到较理想的分割效果。     

快速二维最小交叉Tsallis熵的图像阈值分割

目前二维最小交叉Tsallis熵阈值分割法有较好的分割性能,但由于计算复杂度高,使得分割速度慢。针对此问题,提出了一种基于二维最小交叉Tsallis熵的快速图像分割方法。首先对二维最小交叉Tsallis熵法公式进行推导找出需要递推的几个量,然后对二维直方图投影进行分析得到二维直方图的特性;最后利用此特性导出新型的快速递推算法来减少计算时间。实验结果表明:相对于当前二维最小交叉Tsallis熵阈值法,提出的方法在保持分割效果的情况下,其速度提高了20倍以上,其运行时间小于0.2 s。     

基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割

针对二维最大熵图像分割方法计算量大的问题,提出基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割算法。利用人工蜂群优化算法收敛快、避免局部最优、控制参数少等优点,将二维最大熵法最佳二维阈值视为最佳蜜源,实现基于人工蜂群优化的二维最大熵图像分割。实验结果表明,该方法的收敛速度较快、抗噪性较强。     

基于二维模糊熵和遗传算法的图像阈值分割

针对目标和背景两类图像分割,考虑二维灰度直方图,采用了一种更符合图像空间分布特点的隶属函数,建立了对应的二维图像模糊熵,分别采用标准遗传算法和改进的自适应遗传算法对二维图像模糊熵的各个参数进行优化,根据最大模糊熵准则,确定目标和背景的最佳分割阈值。实验结果表明,基于改进的自适应遗传算法的二维最大模糊熵阈值分割法具有较好的分割性能和较快的分割速度,且对噪声具有一定的抑制能力。     

基于遗传算法的最佳直方图熵图像分割算法研究

图像分割是图像处理的一个重要领域.阈值法是一种最简单、最基本的图像分割方法.确定最佳阈值是阈值分割法的关键,利用遗传算法的特点来快速准确地确定灰度图像直方图熵的最佳分割阅值,实现图像分割.通过仿真试验验证,分割效果明显,该算法具有很好的应用前景.     

基于遗传算法的灰度-梯度熵多阈值图像分割

一些基于熵的阈值图像分割技术考虑了空间信息,从而能够提高阈值分割的性能,但是仍然不能较好地区分边缘和噪声。尽管灰度-梯度（gray-level & gradient-magnitude,GLGM）熵算法能有效地解决以上问题,但是针对多目标和复杂图像却不能有效地分割。为此,提出了一种基于遗传算法（genetic algorithm,GA）的GLGM熵多阈值快速分割方法。该方法应用积分图思想将GLGM熵算法阈值搜索空间从O(9′ L)降到O(L),并将GLGM熵算法从单阈值拓展到多阈值。最后应用基于实数编码的遗传算法搜索GLGM熵多阈值的最佳阈值。仿真结果表明,该方法能够实现图像的快速多阈值分割,适合复杂图像分割。