计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2012年
2期
229-232
,共4页
图像分割%阈值选取%遗传算法
圖像分割%閾值選取%遺傳算法
도상분할%역치선취%유전산법
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.
研究圖像優化分割問題,最佳閾值選取直接影響到圖像分割的清晰度質量.傳統採用經驗法進行分割,難以穫得最佳閾值,導緻分割準確率低,易產生圖像誤分割.為瞭提高圖象分割準確率,提齣一種基于遺傳算法的Otsu圖像分割.首先對圖像進行去譟處理併繪製直方圖；然後直方圖信息選取適噹灰度值作為遺傳算法中的初始種群,最優閾值作為目標函數,最後通過選擇、交扠和變異等遺傳操作得到圖像分割最優閾值,併進行圖像分割.實驗結果錶明,遺傳算法的Otsu圖像分割加快瞭速度,減少瞭計算量,提高瞭圖像分割準確率,證明適應于圖像實時處理.
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