CAJ | 학술논문

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.
도상다역치분할재도상압축、도상분석화모식식별등흔다영역구유중요응용,단시역치수적자동선택일직시지금미해결적난제.위차,기우분괴채양화유전산법제출일충자동다역치도상분할산법.수선장일폭도상간성시유상소치조성적총체,운용분괴채양득도약간자양본；기차재매일개자양본중운용유전산법래사양본적균치여방차비겁대화；재기우획득적양본신식대역치수목화역치진행자동예측；최후이용일충학정성적산법대역치수화역치주진일보적우화.해산법무수사선고필도상적문리화분할수등선험신식,구유교고적역용성,기계산복잡성대도상역치개수민감성교저,차무수진행회도직방도분석.재Berkeley도상분할수거집상적대량방진실험결과표명,문중산법능획득교준학、쾌속화은정적도상분할.