一种基于改进遗传算法的图像分割方法

• 作者: 张文生 李康顺 李茂民
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 遗传算法 图像分割 阈值
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 4364-4367
• 页数: 4页
• 分类号: TP311|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.11.106

摘要

为了自动确定图像分割的最佳阈值,提出了一种基于改进遗传算法的图像分割方法,即利用这种改进遗传算法对二维Otsu图像分割函数进行全局优化,该方法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,最后得到图像分割的最佳阈值,克服了传统遗传算法的收敛性差、易早熟等问题.在理论分析和仿真数据实验中,与二维Otsu图像分割法和基于基本遗传算法的图像分割法相比,使用该方法得出的阈值范围更加稳定,阈值计算时间有极大的提高,更能满足图像处理的实时性要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李康顺	江西理工大学信息工程学院	39	453	11.0	20.0
4	张文生	中国科学院自动化研究所	98	1246	18.0	33.0
11	李茂民	江西理工大学信息工程学院	1	56	1.0	1.0