基于最大方差法和改进遗传算法的图像分割

针对应用标准遗传算法对一幅灰度图像寻找最优阈值时经常陷入局部寻优的问题,提出了一种利用最大方差法和新的改进遗传算法相结合对图像进行分割的方法.以灰度图像的最大方差作为适应度函数,把图像分割问题变成一个优化问题.利用遗传算法的寻优高效性,搜索到能使分割质量达到最优的分割阈值.实验结果表明,采用新的改进遗传算法和最大方差法相结合对图像搜索全局阈值时能收敛至全局最优解,并且大大缩短寻找最优阈值的时间.     

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。     

基于遗传算法的二维最大类间方差图像分割算法

为解决传统二维最大类间方差(Otsu)阈值分割算法处理图像时计算复杂度高、实时性差、易受噪声干扰等问题,本文将遗传算法应用到二维Otsu法中,提出一种基于遗传算法的最大类间方差法的灰度图像分割算法.二维Otsu算法考虑了图像的灰度信息及邻域空间的相关信息,以保证图像分割的精度;利用遗传算法则能提高运算速度.因此,基于遗传算法的最大类间方差法的灰度图像分割算法兼有二者优点,不仅提高运算速度而且能保证图像分割精度.     

基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法

针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法。算法将苹果图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进混合蛙跳算法的适应度值,通过改进的混合蛙跳算法寻找最大的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对花牛苹果图像进行分割。选取强光、较强光、较弱光和弱光条件下四幅花牛苹果图像进行分割实验,结果表明,采用基于改进混合蛙跳算法的图像阈值分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效改善花牛苹果图像的分割效果。     

基于分段自适应遗传算法的图像阈值分割

自适应遗传算法是一种有效的寻优算法,本文首先对自适应遗传算法进行改进,提出分段自适应遗传算法,达到了防止早熟,加快寻优速度的目的。阈值分割是一种经典的图像分割算法,本文将利用改进的自适应遗传算法(分段自适应遗传算法)对图像分割。本文算法以最大类间方差比作为适应度函数,通过最佳阈值进行寻优,以信息熵和最大方差比作为评价标准对图像分割进行比较,实验证明基于分段自适应遗传算法的图像阈值分割算法能够达到较好的分割效果。     

指纹识别关键技术在图书馆管理中的实现

指纹在采集过程中,由于采集环境的影响或者采集设备的本身原因会造成指纹图像的缺损、污渍干扰以及指纹完好程度的差异,从而产生对比度低,灰度变化不明显以及噪声污染严重等现象。因此选择了最大类间方法作为指纹图像分割方法。文中分别给出了一维、二维最大类间方差法的分割结果,并结合遗传算法求解出了最优阈值以此获得最好的分割效果。实验结果表明,类间方差法具有最小的错分概率,并且获取的最佳阈值使得目标和背景之间的分离性最好,尤其结合遗传算法所具有的快速寻优的特点对其优化,从而明显提高了指纹图像的分割效果和识别效率,进而使图书馆管理更加快捷、高效。     

基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法

针对最大类间方差法在图像分割时存在造成噪声干扰和过分割的缺点,提出一种基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法。算法将玉米叶片病害图像编码处理,选取图像的类间方差作为改进和声搜索算法的适应度值,通过改进和声搜索算法寻找最优的分割阈值,利用该最优阈值使用经典最大类间方差法对玉米叶片病害图像进行分割。选取强光、中光、弱光条件下三幅玉米叶片病害图像进行分割实验,结果表明采用基于改进和声搜索算法的玉米叶片病害图像分割算法较最大类间方差法和基于混合蛙跳算法的图像阈值分割算法均具有较好的图像阈值寻优能力,可有效提高玉米叶片病害图像中病斑分割的效果。     

一种改进遗传退火算法的图像分割方法

图像分割是图像处理和分析的基础,本文通过分析遗传算法（Genetic Algorithm, GA）在图像分割中的应用优劣,提出利用模拟退火思想的改进遗传退火（Genetic Simulated Annealing Algorithm, GASA）的图像阈值分割算法,算法整个运行过程由冷却温度进度表控制,使用改进的最大类间方差公式作为遗传算法的适应度函数,从而求得灰度图像的一个最佳阈值用于图像分割。实验结果表明,基于改进遗传退火算法的最大类间方差图像分割方法能较好提高算法的全局搜索能力,避免遗传算法陷入局部最优,并且能更快速、更稳定收敛到最佳的分割阈值,得到更好的图像分割效果。     

基于遗传退火方法的灰度图像阈值选择算法

灰度图像分割问题一般采用传统的最大类间方差法来解决,但是类间方差方法计算量大,不适合实时图像处理。为了解决上述问题,提出了一种改进型遗传退火的阈值分割算法。算法的整个运行过程由冷却温度进度表控制,使用经典的最大类间方差法作为遗传算法的适应度函数,再根据M etropolis准则判断产生的新解是否被接受,从而求得灰度图像的一个最佳阈值。图像分割的仿真结果表明,与传统的最大类间方差法相比,计算量不大,算法具有很强的全局优化搜索能力,由于算法效率高,收敛速度快,适用于实时性的灰度图像处理。     

基于遗传算法的胸部CT图像肺组织分割

肺组织分割是肺结节检测、肺功能定量分析、三维重建与可视化计算等胸部CT图像分析处理的基础。该文采用了一种基于遗传算法的边缘检测方法直接分割原始胸部CT图像的肺组织,利用遗传算法的全局寻优能力,以最大类间方差为适应度函数自动搜索最佳边缘检测阈值,并结合形态学处理提取肺组织边缘以实现肺组织分割。实验结果表明,该方法能简化分割处理,且分割效果较好,有不错的应用前景。     

基于遗传算法的肝脏CT图像分割算法研究

遗传算法是一种基于生物选择与遗传机制所形成的一种全局优化、随机搜索算法,对处理一些传统搜索算法解决有难度的复杂问题比较适合,具有巨大发展潜力。论文首先介绍了遗传算法的基本原理以及它的主要特点和性质,重点叙述了基于遗传算法的图像分割方法,并通过应用遗传算法选取合适的阈值,进而采用最大熵原则对人体肝脏CT图像进行了分割算法处理,得到图像分割处理的实验结果,并对实验结果进行了分析。     

基于链式竞争遗传算法的KSW熵的图像分割

针对最佳熵阈值图像分割算法过程中计算复杂度高的问题,提出了一种基于链式竞争遗传算法的最佳熵阈值确定法(KSW熵法)的图像分割算法.通过将3个邻域的链式竞争引入到常规遗传算法框架下,实现特征选择过程;将改进的遗传算法应用到最佳阈值图像分割算法中,完成对阈值的寻优过程.仿真实验结果与分析表明:算法在分割速度和效果上均优于传统的最佳阈值图像分割算法和单纯的遗传优化最佳阈值图像分割算法.     

基于蜜獾算法的破片序列图像多阈值分割

针对静爆试验中拍摄的图像中破片目标小、背景复杂等情况,基于经典阈值分割法在破片图像分割的应用中存在不能将目标所在像素准确分离的问题,提出一种基于蜜獾算法(HBA)的多阈值图像分割方法,该方法引入HBA求解Tsallis相对熵的最小值作为目标函数值来计算最佳阈值,在分析经典阈值分割方法处理破片图像的不足后,选择合适的阈值数,将HBA与遗传算法(GA)、蝗虫优化算法(GOA)、麻雀搜索算法(SSA)三种优化算法进行性能对比,利用分离出的目标绘制破片轨迹图并确定有效破片。分析结果表明,阈值数为2时分割效果满足需求,HBA运行时间1.32 s,进行100次重复实验后其结果的标准偏差约为0,分割出的目标中有效破片达83.8%,说明该算法的实时性和稳定性强,分割效果可满足对破片群运动参数测试的需求。     

量子遗传算法在指纹图像分割中的应用

提出了一种基于量子遗传算法(QGA)的指纹图像分割改进方法.这种方法利用量子遗传算法种群多样性好,收敛速度快的特点,将基于量子遗传算法的阈值分割方法与方向图法相结合对指纹图像进行分割.实验结果表明,QGA在指纹图像阈值分割中的速度和精度优于改进的自适应遗传算法和其它一些传统算法,是一种有效的图像分割方法.     

遗传算法在图像处理中的应用

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍了遗传算法的基本理论,描述了它的主要特点和基本性质;重点综述了遗传算法在数字图像处理中的主要应用,特别是在图像分割和边缘检测、图像压缩、图像恢复、图像匹配、图像增强以及图像重建等方面的作用;探讨了目前遗传算法在图像处理领域中存在的问题及其在今后的发展方向。     

一种基于遗传算法的最小交叉熵阈值选择方法

最小交叉熵阈值法(MCET) 在二级阈值中是有效的, 但在多极阈值的穷尽搜索中却要付出昂贵的时间代价. 鉴于此, 提出一种基于遗传算法(GA) 的MCET选择方法: 在执行图像分割(IS) 任务之前, 先将IS 转化为在一定约束 条件下待优化的问题; 在寻找待优化问题最优解的计算过程中引入一种回归设计技巧以存储中间结果; 使用这种回 归设计技巧, 在一组标准测试图像上利用GA搜索待优化问题的最优解. 实验结果表明, 利用所提出的方法获得的多 个阈值非常接近于穷尽搜索获得的结果.

     

一种改进微粒群算法的图像阈值分割方法

以Kittler和Illingworth准则函数作为评价函数,提出了一种利用最小误差法和改进微粒群算法对图像进行阈值分割的方法IPSO（Improved Partical Swarm Optimization）。为了改善PSO算法,特别是在收敛速度方面的局限,IPSO算法引入遗传算法的择优思想对基本微粒群算法进行改进,使得改进后的IPSO算法具有快速的全局搜索能力。实验结果表明,对于灰度分布较复杂的图像,改进的IPSO算法不仅降低了运算开销,而且获得了满意的图像分割效果。     

基于混沌电磁场优化算法的多阈值彩色图像分割

为了解决彩色图像多阈值分割中计算时间长、分割精度低的问题,在电磁场优化算法(Electromagnetic Field Optimization,EFO)的基础上引入一种混沌策略用于算法初始化中,提出混沌电磁场优化算法(Chaotic Electromagnetic Field Optimization,CEFO)对图像的最佳阈值向量进行搜索。将其与另外5种优化算法进行对比,采用PSNR、MSSIM和FSIM 3个图像质量评价指标和算法运行时间(CPU Time)对6种分割算法进行分析比较。结果表明,CEFO具有收敛速度快、分割精度高的优势,能够胜任多阈值彩色图像分割的工程任务。     

基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵建筑物遥感图像分割

为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度,本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维Tsallis交叉熵的阈值选取公式,然后将Logistic混沌映射引入布谷鸟算法,进一步加快布谷鸟算法的收敛速度,最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维Tsallis交叉熵的阈值寻找过程,并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明,与二维倒数交叉熵法、二维Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维Tsallis灰度熵法等方法相比较,本文方法分割的目标更为准确,细节更为清晰,且运算时间更短。