一种基于遗传算法的最优阈值图像分割算法

• 作者: 刘娜 童小念
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 图像分割 二维最大熵 最优阈值
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 301-304
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3001字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2008.02.030

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	童小念	中南民族大学计算机科学学院	72	482	11.0	18.0
2	刘娜	中南民族大学计算机科学学院	6	35	2.0	5.0