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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. 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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关于图像分割算法的优化仿真研究 总被引:2,自引:0,他引:2
Otsu图像分割法是常用的图像阈值分割方法,其最佳阈值选取直接影响到图像分割的质量.传统的最佳阈值的寻找采用穷尽式搜索方法,计算复杂度大,耗时较多,分割的精度低,易产生图像误分割.为了提高图像分割准确性,提出一种遗传算法与Otsu相结合的图像分割方法.新方法将图像分割问题看作为一个全局数值优化问题,将图像灰度信息转换成遗传算法的种群,每个个体代表一个可行的阈值向量,以灰度图像的灰度最大类间方差作为适应度值,通过选择、交叉和变异等遗传操作获得图像最佳分割阈值,以获得的最佳阈值对图像进行分割.用实例对新方法进行验证实验,结果表明,相对于传统Ostu图像分割算法,改进的Otsu分割方法提高了图像分割准确性,运算量减少,加快了分割速度,非常适应于图像实时处理. 相似文献
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基于混沌遗传算法的二维最大熵图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了基于二维最大熵的图像分割算法,针对基于二维最大熵的图像分割算法存在的计算复杂度高、计算时间长等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的二维最大熵算法.该方法利用类似载波的方法将混沌序列映射至双阈值的二维空间,之后利用混沌遗传算法搜索最佳阈值进行图像分割.实验结果表明,由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值,且采用了有效的全局搜索算法,所以不仅得到了令人满意的分割效果,而且大大提高了计算速度,是一种实用有效的图像分割方法. 相似文献
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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. 相似文献
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模拟退火和并行遗传算法是两种较好的改进进化算法性能的方法。将这两种思想有机地结合起来,利用遗传算法能全局寻优的优势和模拟退火算法的爬山性能,提出了一种基于模拟退火并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,进化在多个不同的子群中并行进行,利用模拟退火算法的爬山性能,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。实验证明,这种新的图像分割算法与并行遗传算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性。其收敛速度明显比并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割快。 相似文献
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基于改进遗传算法的自动阈值图像分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
图像分割法在图像分割的过程中只考虑象素的灰度值,没有考虑空间特性和存在计算复杂性过大的缺陷,影响图像效果.针对上述问题,提出一种基于改进遗传算法的自动阈值图像分割算法.方法对遗传算法中的编码办式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进.把图像分割最佳阈值选取转换成优化问题.利用改进遗传算法的寻优高效性求解最佳阈值,实现图像分割.仿真结果证明,新算法极大地缩短了寻优时间,增强了图像分割过程中的抗噪性能,提高了图像分割的效率.从而有利于计算机视觉的后续处理,可以实现实时图像分割,具有实用价值. 相似文献
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针对遗传算法(GA)收敛结果不稳定、易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于全局的改进双变异遗传算法(DMGA),并应用于图像的灰度阈值分割;分析了仿真初始参数对于图像分割结果的影响.实验结果表明:图像分割精度高,效果好,结果可靠,相对于传统GA,DMGA具有更好的全局和局部搜索能力,收敛结果稳定. 相似文献
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图像分割中算法的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究图像优化分割问题,最佳阈值选取直接影响到图像分割的清晰度质量。传统采用经验法进行分割,难以获得最佳阈值,导致分割准确率低,易产生图像误分割。为了提高图象分割准确率,提出一种基于遗传算法的Otsu图像分割。首先对图像进行去噪处理并绘制直方图;然后直方图信息选取适当灰度值作为遗传算法中的初始种群,最优阈值作为目标函数,最后通过选择、交叉和变异等遗传操作得到图像分割最优阈值,并进行图像分割。实验结果表明,遗传算法的Otsu图像分割加快了速度,减少了计算量,提高了图像分割准确率,证明适应于图像实时处理。 相似文献
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图像多阈值分割在图像压缩、图像分析和模式识别等很多领域具有重要应用,但是阈值数的自动选择一直是至今未解决的难题.为此,基于分块采样和遗传算法提出一种自动多阈值图像分割算法.首先将一幅图像看成是由像素值组成的总体,运用分块采样得到若干子样本;其次在每一个子样本中运用遗传算法来使样本的均值与方差比极大化;再基于获得的样本信息对阈值数目和阈值进行自动预测;最后利用一种确定性的算法对阈值数和阈值做进一步的优化.该算法无需事先考虑图像的纹理和分割数等先验信息,具有较高的易用性,其计算复杂性对图像阈值个数敏感性较低,且无需进行灰度直方图分析.在Berkeley图像分割数据集上的大量仿真实验结果表明,文中算法能获得较准确、快速和稳定的图像分割. 相似文献
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图像分割是图像处理、模式识别、计算机视觉等领域的重要技术。为实现高质量的数字图像分割,提出了一种结合图像灰度均衡和改进遗传算法的数字图像阈值分割方法。创新点在于一方面采用结合了最大类间方差法的改进遗传算法,并对遗传算法性能加以改进;另一方面,对图像进行了灰度均衡的图像前处理,使得算法具有更广泛的适应性。实验显示,方法克服了常见的图像阈值分割方法在处理灰度图像时出现的图像细节难以保留的问题,能够稳定地获得图像的最优阈值,实现保留图像细节的分割效果。 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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改进的最大熵算法在图像分割中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
研究图像分割优化问题,要求图像分割速度快,清晰度高.针对传统的熵值法在理论上存在的不足,同时抗噪能力差,速度慢,图像模糊等缺陷,造成图像分割过程耗时长,分割效率低等问题.为了提高图像分割效率和精确度,提出一种改进的遗传算法和最大熵算法相结合的图像分割新方法.首先依据图像二维直方图信息来对图像进行特征提取,最后通过遗传算法的选择、交叉和变异操作搜索最优阈值,从而获得最优阈值来对图像进行分割.仿真结果表明,改进的算法与传统最大熵值的图像分割算法相比,分割效率明显提高,同时图像分割的精度也大大提高,加快了图像分割的速度,为设计提供了依据. 相似文献
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图像分割是图像处理的一个重要领域.阈值法是一种最简单、最基本的图像分割方法.确定最佳阈值是阈值分割法的关键,利用遗传算法的特点来快速准确地确定灰度图像直方图熵的最佳分割阅值,实现图像分割.通过仿真试验验证,分割效果明显,该算法具有很好的应用前景. 相似文献