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摘要:
图像分割是图像处理和分析的基础,本文通过分析遗传算法(Genetic Algorithm, GA)在图像分割中的应用优劣,提出利用模拟退火思想的改进遗传退火(Genetic Simulated Annealing Algorithm , GASA)的图像阈值分割算法,算法整个运行过程由冷却温度进度表控制,使用改进的最大类间方差公式作为遗传算法的适应度函数,从而求得灰度图像的一个最佳阈值用于图像分割。实验结果表明,基于改进遗传退火算法的最大类间方差图像分割方法能较好提高算法的全局搜索能力,避免遗传算法陷入局部最优,并且能更快速、更稳定收敛到最佳的分割阈值,得到更好的图像分割效果。
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文献信息
篇名 一种改进遗传退火算法的图像分割方法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 图像分割 遗传算法 遗传退火算法 最大类间方差 阈值
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 80-84,88
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 4437字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.07.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈平平 广州中医药大学医学信息工程学院 45 190 8.0 12.0
2 谭定英 广州中医药大学医学信息工程学院 46 242 7.0 14.0
3 李学征 广州中医药大学医学信息工程学院 15 49 4.0 6.0
4 唐蓉 广州中医药大学医学信息工程学院 2 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
遗传算法
遗传退火算法
最大类间方差
阈值
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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