电子工程师
電子工程師
전자공정사
ELECTRONIC ENGINEER
2005年
2期
60-63
,共4页
图像分割%遗传算法%阈值
圖像分割%遺傳算法%閾值
도상분할%유전산법%역치
图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要的意义.最大熵方法具有很多优点,但同时也存在弱点:需要大量的运算时间,特别是在计算多阈值时.因此需要引入优化算法.文中将遗传算法用于最大熵阈值的图像分割方法中,分别对一维及二维阈值分割的情况进行讨论,并提出了一种基于改进型遗传算法的最大熵阈值图像分割方法. 通过对几幅经典图像的分割结果对比,表明了基于遗传算法的最大熵阈值的图像分割方法可以有效地提高最大熵图像分割的计算速度,提高图像处理的实时性.
圖像閾值分割技術在圖像分析和圖像識彆中具有重要的意義.最大熵方法具有很多優點,但同時也存在弱點:需要大量的運算時間,特彆是在計算多閾值時.因此需要引入優化算法.文中將遺傳算法用于最大熵閾值的圖像分割方法中,分彆對一維及二維閾值分割的情況進行討論,併提齣瞭一種基于改進型遺傳算法的最大熵閾值圖像分割方法. 通過對幾幅經典圖像的分割結果對比,錶明瞭基于遺傳算法的最大熵閾值的圖像分割方法可以有效地提高最大熵圖像分割的計算速度,提高圖像處理的實時性.
도상역치분할기술재도상분석화도상식별중구유중요적의의.최대적방법구유흔다우점,단동시야존재약점:수요대량적운산시간,특별시재계산다역치시.인차수요인입우화산법.문중장유전산법용우최대적역치적도상분할방법중,분별대일유급이유역치분할적정황진행토론,병제출료일충기우개진형유전산법적최대적역치도상분할방법. 통과대궤폭경전도상적분할결과대비,표명료기우유전산법적최대적역치적도상분할방법가이유효지제고최대적도상분할적계산속도,제고도상처리적실시성.
