基于Fisher准则的免疫思维进化算法在图像阈值寻优中的应用

• 作者: 张捷 谢刚
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 免疫思维进化算法 Fisher准则函数 图像分割
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 225-228
• 页数: 4页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文

摘要

针对图像分割中的阈值选取问题,通过引入模式识别理论中的Fisher评价函数作为图像分割的准则函数,提出了基于Fisher准则的免疫思维进化算法进行图像分割.该算法克服了基本遗传算法无法记忆每一代的进化信息、容易出现"早熟"、收敛慢且不能保证全局搜索的缺点,可以指导算法向着有利方向进行,并且采用群体搜索,提高了搜索效率且避免了"早熟"现象,提高了算法的寻优质量.笔者对该算法进行了详尽的分割实验,并与基本遗传算法相比较,结果表明该算法可以将分割阈值稳定在5个像素之内,运算速度比基本遗传算法提高了9.5%,是一种有效的图像阈值分割新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢刚	太原理工大学信息工程学院	109	809	14.0	23.0
2	张捷	太原理工大学信息工程学院	3	8	2.0	2.0