基于自适应免疫遗传算法的图像分割

为了有效地对灰度图像进行自动分割,本文基于代价函数最小化方法,提出一种自适应免疫遗传算法用于图像分割.文中图像分割问题被表示为组合优化问题,而自适应免疫遗传算法作为一种优化算法用来寻找(准)最优的分割图像.在该算法中,交叉、变异及免疫算子采用了自适应变化的概率,同时利用问题的先验知识和进化个体的历史信息自适应地提取疫苗,使算法的整体性能得到提高,产生了较令人满意的分割结果,并对噪声有较好的抑制作用.     

基于免疫遗传算法的图像多阈值分割

针对H.D.Cheng等人提出的模糊最大熵原则阈值分割法存在着计算量巨大的问题,将具有高效鲁棒性、自适应性、并行性的免疫遗传算法引入阈值自动选取算法中,并针对该方法的疫苗选取会导致收敛到局部最优解等问题,给出了高效的自适应疫苗选取新方法。通过实验显示了该算法在收敛性和计算效率上较其它优化算法具有更好的优越性。     

图像分割的多参量遗传算法

图像分割的多参量遗传算法吴成柯刘靖侯格贤（西安电子科技大学信息工程系西安７１００７１）关键词遗传算法,图像分割．１）国防预研基金资助课题．收稿日期１９９５－１１－０６１引言图像分割是计算机视觉研究中一个重要而困难的任务．虽然图像分割一直受到研究人员的...     

基于遗传算法的聚类分析在CT图像分割中的应用

针对CT医学图像的特点,本文将遗传算法与聚类分析两种工具相结合,应用到医学CT图像分割中。对K均值聚类做了简要分析和评论,在此基础上将遗传算法引入聚类分析中,利用遗传算法搜索的随机性和并行性,从而克服了K均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性;并且可以根据分割的要求,合理地调整聚类时的特征向量和权重。试验结果表明上述方法是可行的,达到了较好的分割效果。     

基于量子遗传算法的图像分割

针对基本遗传算法的稳定性较差、存在未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,将量子计算与遗传算法进行融合,较好地解决了传统的多阈值图像分割方法中运算量大的问题.实验结果表明量子遗传算法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛效率.     

遗传算法在指纹图像阈值分割中的应用

针对当前指纹图像分割存在的问题,提出了采用遗传算法进行指纹图像阈值分割的方法。给出了采用染色体编码的方法,并利用赌轮法产生初始化种群,通过选择算子、交叉算子和变异算子的方法实现分割。最后采用FVC2004的数据库进行了实验,表明利用遗传算法所得到的阈值进行分割较传统方法有较大改进。     

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...     

基于伪并行免疫遗传算法和粗糙集的图像分割方法

提出了一种结合伪并行免疫遗传算法和粗糙集的新的图像分割方法,该方法适用范围广.以各抗体子群体适应度为依据构建属性值表,基于属性值的不可分辨关系将图像分成许多小区域;通过值约简、属性权值、区域差异度计算得到各基本区域之间的差异度矩阵,进而对基本区域进行相似域和非相似域的划分,最后基于相似度的最终等价关系及分割来实现基本区域的合并完成图像分割.实验结果验证了该方法的有效性.     

改进的遗传算法在医学图像中的应用

针对标准的遗传算法（ GA）在优化Otsu法求取图像阈值时出现收敛速度慢、易早熟等问题,提出了一种改进的GA用于图像分割。该算法根据种群不同的进化代数和个体适应度的大小,动态地调整精英选择策略和遗传算子,从而提高了算法的收敛速度、得到了范围稳定的图像分割阈值,且保持了种群多样性。将该算法应用于医学图像分割,实验结果表明：该算法可以对医学图像进行分割且效果明显。     

基于遗传算法的图像分割阈值选取

图像分割是图像处理和计算机视觉的重要研究领域.基于图像的灰度级特征,以目标和背景最大程度地分开为判据,文章提出了一种简捷的自动识别最优阈值的方法,该方法将遗传算法引入图像分割,利用遗传算法具有的快速寻优特点,优化了求解阈值的过程,对更多图像都可以给出最佳的阈值,达到较好的图像分割效果,大大缩短了计算时间.     

基于免疫算法的图像阈值分割

在图像分割中引入人工免疫算法,利用免疫算法优化最小误差法来获取最佳阈值,图像分割的效果和速度也得到了提高,性能也更加稳定.仿真实验证明,该算法对复杂图像的良好分割效果和较强的实时处理能力.     

基于遗传聚类的彩色图像分割

有效的图像分割是进一步进行图像高层次理解和应用的基础。遗传算法是一种鲁棒性很强的优化算法。该文利用遗传算法对图像进行聚类分析,提出了两种新颖的图像分割算法。染色体码长固定时,按用户指定的特征向量在特征空间内进行聚类分割;染色体码长可变时,可同时对图像应分类数进行动态优化。通过实验对它们各自的优缺点进行了分析,并与其它分割算法的性能进行了比较。利用VisualC++6.0实现了文中的算法,并设计了一具体的小型应用系统。     

基于QPSO算法的图像颜色分割*

目前不同种类的纹理区域组成的彩色图像分割还是一个难点。当一幅图像中包含相似的和（或）非固定的纹理区域时,难以计算出精确的纹理区域和分割区域的最优数目。描述了基于量子行为的微粒群优化算法（QPSO）的图像颜色分割方法,把图像分割问题看作一个最优化问题并且采用QPSO的进化策略聚类颜色特征空间中的区域。QPSO不仅参数个数少、随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。给出了三幅图像的分割效果,证明了QPSO算法在自动的和无监督的纹理分割上具有很好的效果。     

基于图切割的图像自动分割方法

针对图切割在图像分割中的研究主要集中于交互式图像分割,提出一种基于图切割,对彩色图像和灰度图像均可进行自动分割的方法。通过对图像进行初始化,建立能量函数的数据项、光滑项,图切割求解及迭代执行等步骤自动实现图像的分割,既无需用户人工交互进行约束,也无需对图像建模及对数据分布进行估计,可以较快速度获得良好的分割结果。通过实验对彩色图像和灰度图像进行自动分割,实验结果验证该方法的有效性。     

一种基于数据库的图像分割评价方法*

介绍了一个专用于机票工程项目中分割算法评测方法。该方法基于两个图像数据库及一套误差度量准则。图像数据库中的标准图像部分是基于主观视觉一致性的人工分割,具有评价的统计客观性。初步的应用证明该研究尤其是对算法的细微分析、提高整个工程有效性具有重要意义。     

基于边缘分割的多光谱图像融合方法

对于高分辨率的全色图像与低分辨率的多光谱图像,通常采用传统的IHS方法进行融合。这种融合方法能很好地提高低分辨率图像的清晰度,但却容易扭曲原始的光谱特性,产生光谱退化现象。针对这一问题,本文采用高分辨率与多光谱图像的边缘分割信息对I分量进行调制,使新生成的I分量保持原始的光谱特性。通过融合实验结果表明,这种方法比传统的IHS方法有效地改善了融合图像光谱失真的现象。     

基于遗传算法的图像阈值选取

阈值分割是图像分割中的一种常用的方法,传统的OTSU阈值化方法对信噪比较低的图像分割效果不理想,而二维最大类间方差法充分利用像素与领域的空间相关信息,能够产生较为满意的分割结果,但运算量大大增加,文中采用遗传算法,通过编码、选择、交叉、变异等操作对二维最大类间方差法进行了优化,试验结果表明,遗传算法可以大大提高运算速度,对算法的优化效果十分明显。     

一种基于归一化割的图像分割算法

归一化割准则不仅度量了不同分组之间的总体不相似性,同时度量了各个组之内的总体相似性.具体研究了基于归一化割的图像分割算法,并将其应用于不同类型的图像分割中,取得了较好的效果.     

手背静脉图像分割及细化算法研究

手背静脉识别技术通常基于静脉纹路的细节特征点对个人身份进行验证。为了准确地提取出手背静脉纹路中的细节特征点,提取手背静脉图像中的有效区域并对其进行归一化、增强和去噪处理．分别采用局部最大类间方差法（OSTU）、阈值图像法和NiBlack法对图像进行分割,分别采用Hilditch算法、快速细化算法、Zhang＆Suen算法和OPTA算法对分割后得到的二值图像进行细化以获取静脉纹路。实验结果表明,基于合理的参数,NiBlack法和Hilditch算法分别取得较好的分割与细化处理结果。