基于遗传模拟退火算法的Otsu图像分割研究

• 作者: 刘紫燕 吴俊熊 帅暘 毛攀
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 最大类间方差 遗传算法 模拟退火算法
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 数字视频
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2955字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2016.08.003

摘要

针对目前基本遗传算法在优化图像分割算法中存在的易于早熟、陷入局部最优的不足,以最大类间方差函数为适应度函数,提出了一种基于改进遗传算法的图像阈值分割算法.对交叉、变异算子进行自适应改进,同时将模拟退火算法融入到遗传算法中,使得对个体的评价更合理,既能克服种群退化现象,又改善算法的全局搜索能力,避免遗传算法陷入局部最优.实验结果显示,与Otsu图像分割法以及基于遗传算法的图像分割方法相比,使用该方法得出的阈值范围更加稳定,执行效率更高,在图像分割中获得的分割效果更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘紫燕	贵州大学大数据与信息工程学院	64	246	7.0	11.0
2	帅暘	贵州大学大数据与信息工程学院	10	35	4.0	5.0
3	毛攀	贵州大学大数据与信息工程学院	11	33	4.0	5.0
4	吴俊熊	贵州大学大数据与信息工程学院	7	31	4.0	5.0