硅谷
硅穀
규곡
SILICON VALLEY
2013年
2期
250-252
,共3页
二维最大熵%图像分割%DNA%遗传算法
二維最大熵%圖像分割%DNA%遺傳算法
이유최대적%도상분할%DNA%유전산법
传统的二维最大熵图像分割算法在求解阈值时将二维直方图的噪声和边缘区域近似为零,降低了分割精度.针对这一问题,本文提出了一种基于DNA遗传算法的改进二维最大熵快速图像分割算法.利用梯度-均值灰度直方图得到有用区域,并以改进的二维最大熵作为优化函数,采用DNA计算遗传算法得到二维最优阈值.实验表明该算法对图像分割去噪能力强,分割效果好,以及快速有效处理能力.
傳統的二維最大熵圖像分割算法在求解閾值時將二維直方圖的譟聲和邊緣區域近似為零,降低瞭分割精度.針對這一問題,本文提齣瞭一種基于DNA遺傳算法的改進二維最大熵快速圖像分割算法.利用梯度-均值灰度直方圖得到有用區域,併以改進的二維最大熵作為優化函數,採用DNA計算遺傳算法得到二維最優閾值.實驗錶明該算法對圖像分割去譟能力彊,分割效果好,以及快速有效處理能力.
전통적이유최대적도상분할산법재구해역치시장이유직방도적조성화변연구역근사위령,강저료분할정도.침대저일문제,본문제출료일충기우DNA유전산법적개진이유최대적쾌속도상분할산법.이용제도-균치회도직방도득도유용구역,병이개진적이유최대적작위우화함수,채용DNA계산유전산법득도이유최우역치.실험표명해산법대도상분할거조능력강,분할효과호,이급쾌속유효처리능력.
