基于改进GA和OTSU的图像分割算法

图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一项关键技术.文章利用改进遗传算法与改进OSTU算法相结合对二维图像分割进行了全局优化,使算法在保持群体多样性的同时加快收敛速度,提高算法全局收敛的稳定性,实现了图像的自动最佳阈值的分割.     

基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法研究

针对复杂背景遥感图像分割准确率不高的问题,提出了一种基于遗传算子改进阈值的遥感图像分割算法。通过对遗传算法中选择、交叉、变异等算子的优化设计,增强变异的多样性,加快搜索的收敛速度,以获取遥感图像分割的最佳阈值。实验仿真结果表明:该算法降低了阈值搜索时间,同时取得了良好的图像分割结果。     

一种改进的二维Otsu图像分割算法研究

对当前的二维Otsu阈值分割算法进行了改进，降低了计算的复杂度使用两个一维的Otsu算法来求出二维Otsu算法所需要的阈值，并在算法中引入了最小类内离散度的概念，利用遗传算法寻找出最优的阈值，以消除二维算法需要在整个图像内搜索的弊端，促进了算法的整体性能的提升与其他文献中算法相比，证明了该文算法的可行性，在时间上要大大优于其他算法，并且分割效果也相对理想     

基于差分进化的二维熵图像分割

二维熵图像分割方法利用图像的局部空间信息,分割结果优于一维熵分割法,但计算效率较低.遗传算法和粒子群算法等最优化算法能提高二维熵图像分割方法的效率,却不能保证获得全局最优阈值.为此,提出一种基于差分进化算法的二维熵图像阈值分割法,用局部搜索策略提高搜索最优阈值的精度.实验表明,所提出的方法有良好的鲁棒性,能保证获得最优阈值.与基本的二维熵图像分割法相比,分割速度有很大的提高.     

结合模糊熵和遗传算法的双阈值图像分割

在火炮身管弯曲度测量系统中,为了能从光靶图像中同时提取标定图案和激光光斑,提出了一种双阈值图像分割方法. 基于模糊数学理论和最大模糊熵判据,把光靶图像中的像素灰度级分为黑、灰和亮3 个模糊子集,用于畸变校正的标定图案的像素灰度级隶属于黑模糊子集,用于测量的激光光斑的像素灰度级隶属于亮模糊子集.使用改进的模糊指数熵作为分类判据,提高了分类准确性. 通过遗传算法确定模糊熵参数的最优组合,降低了计算复杂度,并且最大模糊熵判据仅含有4 个模糊熵参数,减小了搜索空间. 针对光靶图像进行了双阈值分割实验,并与最大类间方差双阈值法、模拟退火模糊熵法和使用未改进的模糊指数熵的遗传模糊熵法进行了比较. 实验结果表明,所提方法能自动而有效地选取双阈值,且分割效果优于其他3 种双阈值分割方法.     

一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法

为了增强图像分割技术的准确性并优化图像分割技术的细节分割效果，提出了一种基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法。将OTSU算法中依据图像灰度特征选取的图像中的前景和背景通过属性加权朴素贝叶斯算法进行分类处理，计算图像中前景和背景的概率，训练该模型以获得最佳阈值进行图像分割处理，优化图像分割的效果。利用无人机航拍采集的图像数据进行实验，结果显示基于属性加权朴素贝叶斯算法的OTSU图像分割方法优化了图像的分割效果，较完整地展示了分割后的图像细节，具有较好的应用价值。     

浮选中泡沫图像的分割算法

描述了浮选中泡沫图像的分割算法，根据测定泡沫的尺寸、形状和纹理分割泡沫图像。因这些泡沫图像的图案和性质千差万别，用现有的分割算法是很困难的，我们修改并结合不同的现有图像分割算法，形成了一种分割泡沫图像的新算法。在这种算法中，使用并修改了阈值算法，自动地检测泡沫的种子点或种子区域，然后使用形态学技术产生泡沫区域。最后，基于泡沫形状分析，合并过于分割的泡沫部分为一泡沫。文中列举了分割三个泡沫图像的结果，它表明这种分割泡沫图像的方法是合理的。     

一种微小表面缺陷的机器视觉检测方法

针对表面缺陷在线自动检测应用的特点,提出一种快速检测微小表面缺陷的新方法. 文中分析了Otsu 法分割表面梯度图像中微小缺陷的性能,结合分析结果提出利用梯度图像方差分布搜寻表面缺陷区域的算法,在有表面缺陷的局部区域应用Otsu 法分割图像. 算法性能分析和实验结果表明,该方法可从背景变化不剧烈的表面图像中快速自动检测微小表面缺陷.     

一种改进的指纹图像分割算法

在基于灰度方差的指纹分割算法的基础上,本文针对低灰度等级占多数的低质量指纹图像,提出了一种改进的指纹图像分割算法．实验结果表明,相比于原来的基于灰度方差的指纹图像分割算法,我们改进的算法的分割效果更好,且具有较强的鲁棒性．     

车牌定位、分割算法研究及其在VC++中的实现

车辆牌照识别是智能交通系统一个重要部分，已有不少研究成果．本文将最大类间方差图像二值化算法与数学形态学方法相结合，通过实验提出了一种简单，可靠的车辆牌照定位分割算法，并在VC中编程通过，取得了较为理想的效果。     

应用遗传算法的电大尺寸载体附近天线阵方向图综合

采用矩量法结合一致性几何绕射理论分析电大尺寸载体附近天线阵列的辐射方向图,并使用遗传算法对阵列的方向图进行综合. 以有限长圆柱导体附近由半波振子组成的十元天线阵为例,用这种方法对阵元馈电电压的幅度和相位进行优化,得到了预期的方向图. 与单纯的低频或者高频算法相比,该算法具有计算速度快、精确度高、优化效果好的特点.     

一种稳健的目标提取与跟踪算法

融合了GVF-Snakes算法与基于细粒度的遗传算法,提出了一种稳健的目标轮廓提取与跟踪算法.该算法通过使用边界约束替代能量计算改进了GVF-Snakes算法,降低了算法计算复杂度,提高了它的搜索速度;另外,通过引用细粒度遗传算法来筛选控制点序列,提高了算法对极端凹陷边缘和噪声干扰轮廓的提取能力.通过合成和自然图像的目标轮廓提取和跟踪实验,证明了本文提出的算法具有鲁棒性和精确性.     

一种基于CUDA的局部敏感哈希算法

传统的局部敏感哈希算法建立哈希表时往往需要较大的内存空间以及较长的建立时间. 在查询阶段,查询样本K个最近邻数据项的所需时间超过整个运行时间的95%. 针对这些问题,运用计算设备架构将局部敏感哈希算法移植至图形处理器,并用多线程并行计算数据项的哈希值来建立哈希表. 查询阶段在全局内存中引入基于工作队列的多样本查询,以提高算法的运行效率. 实验结果表明,所提出的算法与传统的局部敏感哈希算法相比,能在不降低运算精度的情况下将运算速度提高近12倍.     

高阶微分器优化设计研究

提出了一种基于BP算法的正弦基函数神经网络模型，研究了该数神经网络算法与线性相位数分器幅频特性的关系，提出了该神经网络算法的收敛条件，给出了高阶微分器的优化设计实例。计算机仿真结果表明了该神经网络算法不仅是有效的而且是高效的。与传统的窗口函数法和雷米兹化设计方法相比，本优化设计方法不需要计算矩阵的逆，因而解决了雷米兹优化设计方法求高阶矩阵逆的困难。由于微分器是一种特殊的4型FIR线性相位滤波器，只要求出脉冲响应序列，就可以用软件方法实现数字微发运算，也可以通过CPLD复杂可编程器件或DSP数字信号处理芯片实现硬件数字微分运算，因此，设计出性能指标优异的微分器是高阶微分器具有十分重要的实际意义。     

Blob分析中基于游程链的连通区域标记

Blob分析是机器视觉系统中的一个重要组成部分,为满足工业应用的实时性要求需研究快速高效标记算法.该文提出一种基于游程链的快速Blob分析法,使用游程链表和动态数组,建立相邻两行游程信息的动态链表,通过分析游程节点间连通性标记游程节点.该方法只需扫描图像一次,并且无需建立等价表和进行等价标记合并,克服了现有算法中的标记冗余,另外还能标记连通区域中的内洞.实验结果表明该方法对于任意复杂形状、任意数目的Blob区域都能正确检测并计算参数,并且具有很快的速度和很好的稳定性.该方法已成功应用到印刷缺陷在线检测系统中.     

基于模式定理的遗传算法参数研究

为了解决遗传算法(GAs)的参数选择问题,分析了自然进化各阶段对物种的影响,探讨了影响模式生存的各种因素,引入了模式形成概率(PCS)的概念.通过分析模式的形成概率对算法性能的影响,从理论上建立了遗传算法参数与其性能之间的联系.提出了一种基于逻辑算子的遗传算法(GALO),并在实验中从多方面对GALO进行性能测试.实验结果验证了理论分析的正确性.     

遗传算法求解组合优化问题研究

利用遗传算法（ＧＡ）的机理分析，提出了求解旅行商问题（ＴＳＰ）的一整套进化策略，并对算法对有效进行了分析，计算机模拟结果表明ＧＡ是求解组合优化问题的一种有效方法。     

一种新的多移动机器人协调路径规划方法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,提出了一种基于知识的遗传算法。该算法路径表示简单,所设计的基于知识的遗传算子并入了领域知识和局部搜索技术,同时,把领域知识并入初始种群,大大提高了遗传算法的效率;将协调路径适应值矩阵引入基于知识的遗传算法,实现了多移动机器人协调路径规划。仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

基于遗传/自适应神经网络混合算法求解作业车间调度问题

本文针对一类加工时间可变的调度问题,用遗传算法和基于约束满足的自适应神经网络混合算法进行了研究.遗传算法迭代生成的染色体对应非可行解,由自适应神经网络运算后得到可行解,对应的染色体作为新一代染色体.本算例的目标函数是基于任务的提前/拖期惩罚、附加惩罚以及加工时间的偏离量惩罚,目标是确定最优加工时间和最优加工顺序极小化目标函数,并与一般的遗传算法相比较,最后结果证明了本文算法的有效性.     

AHP判断矩阵次序不一致的调整

研究层次分析法中判断矩阵次序不一致调整的方法.从判断矩阵次序一致性的定义出发,通过定义三角形元素和影响度,得到了调整判断矩阵次序不一致的新算法.给出了算例,表明算法是有效的.