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基于最优分类数及遗传算法的灰度图像多阈值自动分割法
引用本文:郑成勇,李红,高景丽.基于最优分类数及遗传算法的灰度图像多阈值自动分割法[J].计算机工程与应用,2003,39(23):79-80,83.
作者姓名:郑成勇  李红  高景丽
作者单位:华中科技大学数学系,武汉,430074
摘    要:如何确定分类数是模式识别和图像分割中常要面对的难题。文献犤1犦提出了一种基于阴阳机制确定最优分类数的模式聚类方法。该文在文献犤1犦的基础上,导出了一个新的用于评价灰度图像多阈值分割的评价标准,并结合遗传算法,提出了一种用于灰度图像的多阈值自动分割方案。试验表明,该法具有较强的鲁棒性、适用性、非监督性。

关 键 词:图像分割  遗传算法  聚类数选择标准
文章编号:1002-8331-(2003)23-0079-02

Automatic Multi Threshold Image Segmentation Based on Genetic and Optimal Number of Cluster
Zheng Chengyong Li,Hong Gao Jingli.Automatic Multi Threshold Image Segmentation Based on Genetic and Optimal Number of Cluster[J].Computer Engineering and Applications,2003,39(23):79-80,83.
Authors:Zheng Chengyong Li  Hong Gao Jingli
Abstract:How to determine the number of clusters is an open problem that is faced by pattern recognition and image segmentation.The Bayesian YING-YANG learning theory and system proposed byprovides people the model selection criteria for selecting the number of clusters in the clustering analysis.Based onand the genetic algorithm,this paper proposes a novel scheme for gray image segmentation.Experimental results show the effectiveness of this method.
Keywords:Image Segmentation  Genetic Algorithm  Criteria for Selecting the Number of Clusters  
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