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提出了一种基于GA优化的Otsu理论进行图像阈值选取的新方法.利用传统的Otsu理论进行图像阈值选取,计算量较大,准则函数不一定单峰,不适于最佳阈值的求取.遗传算法理论为一种全局搜索方法,它自适应地控制搜索过程以求得最优解,从而可克服Otsu方法的不足,有利于计算机视觉的后续处理.文中将遗传算法和Otsu理论进行了有机结合,实现了图像阈值自动选取,且大大降低了计算量.实验结果表明该算法不仅提高了分割质量,而且缩短了寻优时间,从而说明了该算法的有效性、正确性.基于改进Otsu优化的模糊算子理论的提出,解决了模糊算子中关键参数确定困难的问题,实现了其参数的自适应获取,并将该理论应用于图像增强中,从而有效地消除了图像的模糊和噪声干扰. 相似文献
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基于遗传算法的最佳熵阈值的图像分割 总被引:12,自引:1,他引:12
Kapur等人提出的最佳熵阈值的图像分割具有很多优点,但同时也需要大量的运算时间,限制了其实际的应用范围,且最佳熵阈值的确定是一有待解决的问题,文章将遗传算法应用于最佳熵阈值的确定中,提出了相应的算法并用于图像分割,仿真结果表明,在设定了合适的遗传算子后,遗传算法不仅可以实现正确的图像分割,并且使得分割速度大大提高。 相似文献
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图像分割是图像处理中的重要问题,通常的图像分割法包括阈值法、边缘检测法、区域跟踪法等.其中,阈值法是一种通用的方法.本文将分层遗传算法用于阈值的选取,仿真结果表明,在设定了合适的遗传算子后,该算法可以实现正确的图像分割,将分层遗传算法用于图像处理中,是非常有效的. 相似文献
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基于最大方差法和改进遗传算法的图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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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。 相似文献
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自动图像阈值分割算法 总被引:5,自引:3,他引:5
该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下,灰度均值直方图的最佳模糊划分参数来确定两个模糊集A和B,图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用Zadth的模糊熵定义适应度函数,采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括,给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明,该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近,而计算时间还没有用到二维模糊熵算法的一半。 相似文献