基于遗传算法的DFD参数变形模型轮廓提取

• 作者: 平西建 李存宝 童莉
• 来源期刊: 信息工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 轮廓提取 参数变形模型 遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 信息技术处理
• 页码范围: 335-338
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4286字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0673.2007.03.021

摘要

针对具有特性形状属性且轮廓局部光滑的图像目标,提出一种DFD(Discrete Fourier Descriptors)参数变形模型轮廓提取算法.对于需要保留轮廓细节的轮廓形状,DFD参数轮廓变形模型需要对较大的参数集合进行优化,算法的速度和精度之间存在较大矛盾.本文利用遗传算法全局优化的性能和隐含的并行搜索特性,并通过初始种群选择约束目标整体形状属性,达到保留轮廓形状细节基础上提高遗传算法的有效性、加快模型优化速度的目的.将其应用于平面足迹重压区域轮廓提取,获得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	平西建	信息工程大学信息工程学院	92	962	15.0	26.0
2	童莉	信息工程大学信息工程学院	25	105	6.0	9.0
3	李存宝	信息工程大学科研部	1	0	0.0	0.0