基于模糊度测度和改进遗传算法的图像分割

• 作者: 孙飞 徐维朴 郑松峰
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 阈值 模糊集合 模糊度 遗传算法 适应度
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 所属期刊栏目: 论文与技术报告
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TP18|TN919
• 字数: 4117字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2003.01.004

摘要

为了利用模糊集理论进行图像分割,本文提出了一种模糊度测度函数,它衡量了背景模糊集和某一个二值图像的相似性:模糊度越小,这种相似程度越大;并且对模糊度的计算只需要进行简单的比较运算和加法运算,便于硬件实现.本文利用遗传算法求取最佳阈值,针对遗传算法的某些不足之处,我们利用精英策略和模拟退火的思想,对其做了一些修正.实验结果表明:相对于Shannon熵方法和模糊熵方法,本文方法取得了较好的分割结果,并且具有较强的抗噪声能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑松峰	西安交通大学人工智能与机器人研究所	3	29	3.0	3.0
2	孙飞	西安交通大学人工智能与机器人研究所	11	211	6.0	11.0
3	徐维朴	西安交通大学人工智能与机器人研究所	15	243	8.0	15.0