一种基于遗传算法的最优阈值图像分割算法

被引：15

作者：

童小念

刘娜

机构：

[1] 中南民族大学计算机科学学院

来源：

武汉理工大学学报(交通科学与工程版) | 2008年 / 02期

关键词：

遗传算法; 图像分割; 二维最大熵; 最优阈值;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TP391.41 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 080203 ;

摘要：

为了提高图像分割效率,提出一种基于遗传算法的最优阈值搜索方法OTSGA.OTSGA算法对图像的灰度级进行二进制编码,生成初始种群,求出每个个体的二维最大熵,然后根据设定的寻优准则进行相应的遗传操作以搜索阈值最优解.为了避免在求解过程中出现早熟现象,OTSGA算法将交叉操作得到的个体群与上一代种群混合,得到新的种群进行遗传操作,避免了个别个体在遗传运算的最初迭代时就在种群中占据主导地位,导致求解过程的过早收敛.实验结果表明,OTSGA最优阈值搜索方法不仅降低了运算开销,而且获得了满意的图像分割效果.

引用

页码：301 / 304

页数：4

共 5 条

[1] 一种基于选择的遗传算法 [J].