基于并行遗传算法的双阈值图像分割方法

• 作者: 施博 童小念
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 并行遗传算法 最大类间方差 双阈值 图像分割
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 304-305,294
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.03.126

摘要

为了提高图像的分割效率,提出了一种基于并行遗传算法的最优双阈值搜索算法.将种群个体设计成一行两列的向量,以类间方差比作为个体的适应度,生成若干初始子种群进行并行计算;同时,将每代的最大适应度个体直接复制进入下一代,适当增大变异概率,在种群的多样性环境下实施有条件的最佳保留策略,保证算法收敛于最优解.实验结果表明,该算法具有良好的分割效果和较高的运算效率,运算时间开销仅为普通算法的4.16%.

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	施博	中南民族大学计算机科学学院	2	19	1.0	2.0