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引入了一种广泛而实用的方法——基于量子行为的粒子群算法的理论应用于图像分割领域。QPSO算法不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛性。文章中把图像分割问题看成一个最优化问题,以最小误差法为例,对比了所提算法和标准粒子群算法在阈值处理中的性能,并用实验证明了所提算法的可行性。 相似文献
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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. 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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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。 相似文献
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针对目标与背景颜色接近,目标区域粘连度较高难以分割的情况,提出了一种基于阈值处理和分水岭分割相结合的改进的圆形目标图像分割算法。提及的算法分成两个步骤:第一步采用了3次阈值处理相结合的改进算法,较好地完成了目标和背景颜色接近情况下的目标提取;第二步采用了改进的分水岭分割算法,改善了分水岭分割之前的距离变换和求种子点过程,较好地实现了粘连度较高情况下的目标区域分割。实验结果表明该方法对圆形粘连目标的分割有较好的效果。 相似文献
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图像颜色分割是图像处理的一项技术。本文提出一种基于直方图采用磨光技术的自动分割图像颜色的算法。通过给定图像的颜色数,经过磨光算法处理,自动确定图像的中心色及分割限,准确地归并图像颜色。此算法可适用于黑白或彩色图像的处理。 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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基于改进的最大类间方差算法的图像分割研究 总被引:2,自引:0,他引:2
每种图像分割方法都只利用了图像信息中的部分特征,必然带有局限性,因此只能针对各种实际应用领域的需求来适当选择所需的方法.比较了几种阈值分割和边缘检测算法,着重研究了最大类阃方差算法,并对其进行改进.针对不同的图像进行了仿真,对实验结果进行了分析、研究、比较.结果表明,改进的Otsu算法能有效地提高图像分割的质量. 相似文献
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背景信息提取运动目标物图像分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
文章提出了一种利用运动信息提取图像中研究对象的算法。当要提取的目标物是运动物体,并且背景的绝大多数均为静止时,该算法适用。考虑到算法的可靠性,分析在不同的背景条件下,颜色模型的选择对试验结果的影响。通过实验表明,该算法具有一定的可靠性,能够满足在一定天气与背景条件下的运动目标物体的提取。 相似文献
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黄建灯 《计算机光盘软件与应用》2011,(20)
本文针对精子运动图像特点,从目标和背景的类间差异性出发,提出了一种基于最大类间交叉熵准则的阈值化分割新算法,对精子图像进行分割,引入约束条件筛选去除杂质,应用形态学在每个精子目标上显示数字标记。实验表明,该方法可以实现精子的快速准确分割,并自动统计出图像中精子的个数。 相似文献
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图像分割中算法的应用研究 总被引:4,自引:0,他引:4
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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基于免疫遗传算法的图像多阈值分割 总被引:2,自引:2,他引:2
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。 相似文献