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遗传算法在最大熵多阈值分割的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
图像分割最大熵多阈值算法存在计算复杂度高的弊端,目前针对这个问题所提出的各类算法效果都不太理想.依据遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,将遗传算法应用到图像分割中,提出了一种基于最大熵多阈值分割技术的图像分割算法.仿真实验表明,新算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显少于传统的分割算法. 相似文献
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图像分割最大熵多阈值算法存在计算复杂度高的弊端,目前针对这个问题所提出的各类算法效果都不太理想。依据遗传算法种群多样性好、收敛速度快的特点,本文将遗传算法应用到图像分割中,提出了一种基于最大熵多阈值分割技术的图像分割算法。仿真实验表明,新算法不仅能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显少于传统的分割算法。 相似文献
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二维熵阈值分割的快速算法 总被引:33,自引:0,他引:33
提出了一种快速二维熵阈值分割方法,将计算复杂性从一般二维熵方法的O(L)减少至O(L^2)实验证明,对每一幅图象运算时间从2h以上降至10s以内,同时计算所需存贮空间也大大减少,该算法提高了计算效率。 相似文献
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图像分割是图像分析的基础。实际应用中,待分割图像的可变性较大,且时常混杂噪声,因此在很多情况下,基于一维直方图的经典图像分割算法常束手无策。近年来,基于二维直方图的二维图像分割算法已逐渐成为图像分割的热点。本文针对基本遗传算法在优化二维模糊熵图像分割算法中存在的易于早熟的不足,提出了一种改进的遗传算法。提出的改进遗传算法通过定义适应度极值距离,实现了进化过程中“代内”和“代间”的模糊评价。较之基本遗传算法,改进算法对个体的评价更加合理、客观和科学,而且算法整体收敛性能和全局搜索能力显著提升。实验结果表明,将其应用于二维模糊熵图像分割算法的优化,可显著提高算法的执行速度。由于引入模糊评价,本文提出的算法虽然较之基于基本遗传算法的二维模糊熵图像分割算法在时间开销方面虽略有增加,但获得的分割效果更佳。 相似文献
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基于最优家族遗传算法的改进二维熵图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了最大二维熵图像分割算法的基本原理,提出了一种改进的二维熵图像分割算法.该算法同时考虑了孤立像素点的灰度信息和像素点的空间相关性,并对目标的边缘进行检测,因此保留了更多的图像边缘信息.引入搜索区域、群体规模可变的最优家族遗传算法对阈值进行搜索,不仅提高了算法的搜索速度,而且避免了早熟现象.实验结果表明,分割256×256的Lena图100次,平均时间为1 5937s,平均进化代数为2 5037,且边缘信息得到了很好保留.改进算法在分割速度和分割精度上比普通二维熵的分割算法有显著的提高,说明了算法的有效性. 相似文献
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图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要的意义,最大熵方法具有很多优点,但同时也存在弱点:需要大量的运算时间,因此需要引入优化算法,文中将遗传算法用于最大熵阈值的图像分割方法中,提出了一种基于遗传算法的最大熵阈值图像分割方法。仿真实验表明,该方法可以有效地提高最大熵图像分割的计算速度,提高图像处理的实时性。 相似文献
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《山东理工大学学报:自然科学版》2021,35(5)
针对二维Tsallis熵在多阈值图像分割算法中计算量大、计算时间长等问题,提出一种基于改进乌鸦搜索的二维Tsallis熵多阈值图像分割算法。在乌鸦位置更新过程中引入Levy飞行机制,提高全局寻优能力;根据迭代次数自适应调整尺度系数,限制Levy飞行的搜索范围,加快算法收敛速度;将改进乌鸦搜索算法与二维Tsallis熵结合,减少计算时间、提高分割精度。以经典伯克利分割数据库中的图像为例进行分割实验,结果表明,与其他经典算法相比,改进乌鸦搜索算法分割图像收敛速度快、计算时间短、分割准确度更高。 相似文献
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对于图像处理、模式识别与计算机视觉来说,图像分割是一种重要的技术。在众多图像分割技术中,阈值化技术由于其简单及有效性得到了广泛应用,而阈值的选择则成为其中一个关键的问题。模糊集理论在许多领域得到了成功的应用,如,控制、模式识别、医学等。可以认为,在进行图像处理时,人们自然地把一些模糊因素考虑进来,如,图像边缘、区域、纹理等术语的定义。基于非广延统计力学熵原理,提出了构建模糊Tsallis熵,同时也证明了在图像分割中,模糊Tsallis熵是基于Shannon原理的模糊熵的推广。基于最大熵原则,把模糊Tsallis熵应用于图像阈值分割,在合成及真实图像分割实验中,显示了所提出的模糊熵的有效性。 相似文献
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将灰关联理论引入彩色图像分割领域,提出一种在灰关联空间中面向医学彩色图像的最大熵阈值分割算法.通过对分辨系数和色彩影响因子的选取,避免了传统彩色图像分割中三维色彩信息的丢失现象,并使算法具备了一定的抗噪性能,分割的精度和实时性也获得了较大提高.实验结果证明了算法的有效性. 相似文献
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去噪算法在图像处理的过程中占有极其重要的地位。为了对含有高斯白噪声和脉冲噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于最大信息熵的小波去噪算法,根据最大信息熵的理论确定了改进型阈值和改进型加权阈值函数中的加权因子。仿真结果表明,该算法能够同时抑制高斯白噪声和脉冲噪声,可以更好地保留图像的边缘细节,与Donoho提出的小波阈值去噪算法的去噪效果相比,具有更好的去噪性能。 相似文献
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黄力明 《陕西理工学院学报(自然科学版)》2007,23(4):47-51
针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。该方法考虑了图像中像素点灰度——邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割;利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛率。 相似文献
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针对尿沉渣图像的复杂散焦以及背景和目标区分度低、有形成分复杂,从而导致尿沉渣有形成分分割困难的问题,提出了一种组合分割方法。首先采用小波变换消除散焦影响,再结合数学形态学方法对图像中目标成分进行定位,分割出子图像,最后利用基于小波变换图像分割和二维最大熵阈值分割的组合分割方法对子图像中不同特点的尿沉渣有形成分分别进行分割,极大的提高了分割的精度。实验结果表明,该方法能够精确有效地实现尿沉渣图像有形成分的分割。 相似文献
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在遗传算法基础上的自动阈值选取方法 总被引:3,自引:5,他引:3
将遗传算法用于图像分割.利用遗传算法自动在搜索空间内快速寻优的特点确定阈值,对图像进行分割.实验结果表明该方法具有较高的收敛速度和良好的分割质量. 相似文献
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在对图像进行分割时,为了能够快速有效地求出最优分割阈值,对遗传算法进行了改进,并将其应用于Otsu图像分割.改进后的遗传算法随着适应度不同可自动调整遗传控制参数,并且收敛性好,不易早熟,最后能够得到图像分割的最佳阈值.通过实验可以看出,该方法得出的阈值更加稳定,阈值计算的时间也有极大提高,更能满足图像分割的要求. 相似文献
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一种基于图像熵及分形维矢量的图像检索技术 总被引:5,自引:0,他引:5
在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解决的关键问题之一.提出了一种利用低维数据有效表示图像特征的基于图像熵及位面图序列分形维矢量的图像检索方法,实现了快速有效的图像检索. 相似文献
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针对传统硬阈值函数的不连续性和软阈值函数存在恒定偏差的不足,提出一种新的具有连续性、渐近性和灵活调节性的改进阈值函数。具体地,首先选取改进的固定阈值并经过实验选择合适的小波基,然后通过增加调节参数来降低阈值函数的恒定偏差,最后通过实验模拟验证了本文方法在图像相似性评价标准上去噪效果的优越性。 相似文献