基于遗传算法的二维最小交叉熵的动态图像分割

为解决动态图像的分割问题,本文提出了一种遗传算法的二维最小交叉熵的分割算法。首先给出二维交叉熵的定义,然后运用遗传算法,以二维交叉熵为评价函数,搜索能使二维交叉熵最小的参数向量,并以该参数向量为分割阈值对飞机图像进行图像分割处理。实验结果表明,二维飞机交叉熵图像分割精度比一维飞机熵图像分割精度高,且比传统的二维熵分割速度快。     

二维最大熵和二维最小交叉熵结合的图像分割

二维最大熵法和二维最小交叉熵法是目前常用的两种阈值分割方法,但在某些时候因为两种方法获取的阈值过高或者过低,使得分割失效.针对此问题,提出了基于二维最大熵法和二维最小交叉熵法结合的图像分割方法.首先,对二维最小交叉熵公式进行转化;然后,利用多目标规划理论将这两种方法有机结合使得到的阈值既满足二维最大熵原则,又满足二维最...     

基于二维OTSU和遗传算法的红外图像分割方法

为了改善红外图像的分割效果,将二维OTSU算法应用于红外图像分割,通过二维OTSU算法选取阈值将红外图像分为目标和背景,并结合遗传算法,利用遗传算法搜索最优解的能力,加快二维OTSU算法寻找阈值的速度,提高分割效率.实验结果表明,该方法分割效果好,分割速度快,是一种可行的红外图像分割方法.     

基于遗传算法的二维模糊C-划分最大熵SAR图像分割

在合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar)自动目标识别中,图像分割的好坏直接影响目标的识别性能。本文将二维模糊最大熵方法应用于SAR图像,并根据SAR图像的特点,对其进行了改进。为了快速搜索到最优参数,采用了遗传算法和模拟退火方法进行全局寻优。实验结果表明,本文方法可有效地对SAR图像中的人造目标进行分割,并且具有执行时间短、鲁棒性强的优点。     

基于二维熵的人工鱼群材料图像分割方法

阈值法是图像分割中的重要方法,并在图像处理中得到了广泛的应用。针对电子扫描显微镜(SEM)摄取的纤维材料图像的自身特性,在预处理的基础上,提出了一种基于二维灰度直方图的人工鱼群图像分割方法。二维直方图的阈值的选取,是一个求全局最优的优化问题,本文将人工鱼群的算法应用于图像分割中,利用人工鱼群算法寻求二维熵的最优值,在实验中,人工鱼群算法收敛速度快,结果稳定,取得了理想的效果。     

基于分解的二维指数交叉熵图像阈值分割

尽管用对数定义的Shannon熵是测度信息不确定性的有效方法,但存在无定义值和零值的问题,且现有的二维Shannon交叉熵法其运行速度仍有提升空间。为此,提出了一维和二维指数交叉熵阈值分割算法。首先给出了指数交叉熵的定义,并导出了一维指数交叉熵阈值选取方法;然后将其推广提出了基于分解的二维指数交叉熵阈值分割算法。通过分别求原像素灰度级图像和邻域平均灰度级图像的一维指数交叉熵最佳阈值,并将其组合求解二维指数交叉熵最佳阈值,从而将二维运算转换到两个一维空间上,大大缩小了搜索空间,使计算复杂度由O(L4)降为O(L)。实验结果表明,与最近提出的二维Shannon交叉熵法及二维Tsallis交叉熵法相比,所提出的方法能够得到更为优越的分割效果,且运行时间大幅减少。      

基于分形理论的改进型二维最大熵红外图像分割算法

提出了一种基于分形理论的改进型二维最大熵红外图像阈值分割算法。该算法利用图像分形维数挖掘像素的空间分布信息,然后将原图像灰度及其分形维数映射图像灰度相结合组成二维随机向量,并构造出联合离散概率分布。在此基础上,以二维最大熵原则来确定一个最佳二维分割阈值,进而取得分割结果。实验结果表明,该算法在分割效果上优于传统的二维最大熵分割算法。     

基于Fisher准则的自适应遗传算法在图像分割中的应用

为了确定图像分割的最佳阈值,提出了一种基于自适应遗传算法的图像分割方法.自适应遗传算法能够在保证种群多样性的同时保证算法的收敛性,克服了基本遗传算法的收敛性差、易早熟问题.以二维Fisher准则作为图像分割的评价标准,利用自适应遗传算法对其进行优化,得到最佳分割阈值.实验结果表明,与基本遗传算法相比,该算法不仅能够保证图像分割的精度,而且分割速度提高了约30%.     

基于二维最大熵和顺序滤波的红外图像分割

红外图像分割在红外成像制导和其它红外目标识别领域非常重要和提出了一种综合运用二维最大熵和顺序滤波方法对红外图像进行分割的新方法.该方法首先对图像进行基于二维最大熵的阈值分割,然后对二值图进行顺序滤波消除虚警点,取得了非常理想的分割效果.本文提出了一种新的逐步逼近二维最大熵阈值递推搜索算法,阈值搜索时间得到了大幅度减少,满足了一般的实时需求,具有较高的应用价值.     

曲面拟合技术在二维条码图像分割中的应用

介绍了曲面拟合技术，分析了二维条码图像光照条件的基本特点。采用二维二阶多项式曲面拟合的阈值曲面方法，对二维条码背景图像进行了曲面拟合，较好地解决了光照不均匀条件下的二维条码图像分割问题。     

基于2D时空熵门限的运动目标检测

该文给出一种基于二维(2D)时空熵门限进行运动目标检测的方法。研究了几种通用运动目标检测方法的特点,运用2D熵门限分割方法检测运动目标的结构区域,在2D熵门限的基础上,提出了一种快速熵门限求解算法。实验结果表明,这种方法可以很好地检测出运动目标,同时可大大提高运算速度。     

改进遗传算法在车牌定位中的应用

为了更好地反映自然界的优胜劣汰,提出改进的遗传算法。在改进的交叉与变异运算中引入个体的适应度。把改进的遗传算法应用于车牌图像分割中,并根据车牌中字符分布的特点,利用车牌内部灰度值的变化频率实现车牌定位。实验结果表明该算法不仅可以获得较好的车牌分割效果,而且能提高车牌定位的速度。     

基于Geortzel算法实现高效多路DTMF检测

基于戈泽尔算法,可得到一种DTMF检测的高效算法,本文描述了这种算法及使用该算法在TMS320S50上实现的30路DTMF检测器。     

二维最大熵阈值分割的一种快速递推算法及应用

在二维最大熵阈值分割算法的基础上，提出了一种快速递推算法，并应用于面结构光投影法三维检测技术中，结果表明，该算法大大降低了计算的复杂性，运算时间快，图像处理效果好。     

一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法

提出了一种遗传算法优化的图像模糊边缘检测方法.首先利用方向模板对图像进行卷积,求得梯度图像.然后对梯度图像的直方图进行模糊化,针对模糊窗宽参数的选取困难,根据图像确定了模糊函数窗宽的范围,利用遗传算法的全局搜索性能进行阈值的搜索,并利用最小图像模糊率来确定最优阈值.根据得到的阈值对梯度图像进行分割,得到图像的边缘.结果表明,边缘检测效果较好,显著提高了运算速度.     

退火遗传算法在交通图像分割中的应用研究

基于双CPU的多车道交通流实时动态信息检测系统图像分割的阈值自动优化选取系统,通过将模拟退火思想引入到遗传算法中设计了退火遗传算法(AGA),以最大类方差函数作为遗传算法中适应度的评价函数,利用退火算法后期寻优能力强和遗传算法全局搜索能力强的特点,实现图像阈值的自动优化选取,MATLAB仿真数据表明,本算法较基本遗传算法寻优性能更强,将其应用于该交通流检测系统,增强了整个系统的实时性和鲁棒性.     

基于多宇宙并行量子遗传算法的多传感器图像融合方法

采用基于对比度视觉模型的图像融合最优分块搜索算法,对同一场景两幅严格配准的多聚焦图像的清晰恢复进行了深入研究.针对该算法在图像较大时融合的计算量大,耗时长,难以进行快速、实时融合等缺点,通过分析该算法固有的时间复杂性和并行性,提出了一种基于多宇宙并行量子遗传算法和对比度视觉模型的多传感器图像融合方法.实验表明,该方法融合计算速度快,并行性能理想.     

基于遗传算法的图像分割的研究

遗传算法是对生物进化论中自然选择和遗传学机理中生物进化过程的模拟来计算最优解的方法。遗传算法具有众多的优点,如鲁棒性、并行性、自适应性和快速收敛,可以应用在图像处理技术领域中图像分割技术来确定分割阈值。图像分割是图像处理技术的研究对象之一,它对于图像特征提取、图像识别等图像处理技术等有着重要意义。主要研究基于遗传算法的图像分割效果,采用Matlab软件进行仿真实验,对不同图像分割算法的效果进行比较。实验表明,遗传算法是处理图像分割的优秀算法,图像分割效果相比于传统的图像分割算法更加优秀。