基于自适应量子遗传算法的图像阈值分割

• 作者: 关学忠 尹廷武 张新城 王文峰
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 二维Otsu 自适应量子遗传算法 阈值寻优
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 图像与多媒体
• 页码范围: 168-170,174
• 页数: 4页
• 分类号: TN01
• 字数: 2345字
• 语种: 中文

摘要

一维最大类间差法(Otsu)是一种广泛使用的图像阈值分割方法,虽然处理速度快,但是没有考虑到像素的领域空间信息,当图像受到噪声干扰等因素影响时,难以获得满意的分割效果,鉴于此,本文提出了一种基于自适应量子遗传算法和二维Otsu的分割方法.二维Otsu法兼顾了图像的灰度信息以及邻域信息,具有抗干扰以及分割精度高的优点,但存在计算量大、实时性差的缺点;利用自适应量子遗传算法则能迅速找到最佳分割阈值,提高运算速度.仿真实验表明,本文方法减少了阈值寻优的时间,提高了分割精度,同时兼具较强的抗干扰能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	关学忠		33	122	6.0	8.0
2	尹廷武		4	7	2.0	2.0
3	张新城		4	13	3.0	3.0
4	王文峰		2	3	1.0	1.0