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图像阈值分割算法中,如何确定最优阈值是关键.使用传统多阈值法对较复杂图像进行分割,存在计算复杂度高、分割速度慢等问题.文章将细菌群体趋药性优化算法和阈值分割算法相结合,并且对细菌群体趋药性算法进行改进,提出了基于改进细菌群体趋药性优化算法的多阈值图像分割算法.实验结果证明,文章提出的算法具有很好的收敛性和稳定性,得到了较好的图像分割效果和图像分割速度. 相似文献
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采用数字图像处理技术,针对高压线及其环境图像的特点,提出一种基于局部自适应阈值分割算法的高压线图像检测方法。利用灰度图像特性,采用图像算术运算方法去除图像背景,以降低后续处理的难度。在检测高压线和滤除“虚假边缘”时,采用图像局部自适应阈值分割算法,弥补Hough变换算法的不足。实验结果表明,该算法能在复杂背景中对高压线进行有效识别。 相似文献
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一种结合改进OTSU法和改进遗传算法的图像分割方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了自动确定图像分割的最佳阈值,提出了一种结合改进OTSU法和改进遗传算法的图像分割方法,即利用这种改进遗传算法对二维OTSU图像分割函数进行全局优化,该方法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,最后得到图像分割的最佳阈值,克服了传统遗传算法的收敛性差、易早熟等问题.在理论分析和仿真数据实验中,与二维OTUS图像分割法和基于基本遗传算法的图像分割法相比,使用该方法得出的阈值范围更加稳定,阈值计算时间有极大的降低,更能满足图像处理的实时性要求. 相似文献
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《常熟理工学院学报》2017,(4)
基于自适应动态阈值分割算法,针对采集的指纹图像灰度值不均特点加以改进,提出了一种改进的指纹图像分割算法,结合阈值分割与区域分割,从而使指纹的背景和目标区分开来,这样处理出来的指纹图像效果更好.实验证明,本文提出的指纹图像分割算法能达到很好的指纹图像处理效果. 相似文献
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基于迭代自组织数据聚类阈值的脉冲耦合神经网络的图像分割算法改进了传统脉冲耦合神经网络在图像分割中由于不恰当的参数选择而导致图像欠分割和过分割的问题.基于迭代自组织数据聚类阈值的脉冲耦合神经网络图像分割算法无需确定参数和循环次数,也不需要用特定原则确定循环结束的条件,只需利用图像中的每个像素点的灰度值进行聚类,然后利用改进的迭代自组织数据算法确定图像的初始聚类数目以及聚类中心,并以此作为脉冲耦合神经网络的最佳阈值,一次点火过程自动完成分割.实验结果表明,这种算法具有较好的分割结果和分割速度,提高了分割的准确性. 相似文献
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针对标准遗传算法在利用Otsu理论求取图像阈值时存在的收敛性问题,提出了一种自适应的遗传算法,采用动态地交叉概率和变异概率,有效地解决了过早收敛和全局收敛性问题,并把改进后的遗传算法应用于火焰图像上,实验证明,该方法对进行图像分割时是有效和可行的. 相似文献
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为提高传统Canny算法的灵活度和自适应能力,提出了一种改进的自适应Canny边缘检测算法。采用双边滤波代替高斯滤波滤除噪声并锐化图像边缘;再使用水平、垂直、45°、135°等4个方向的梯度模板对图像的梯度幅值进行计算。对传统的Otsu阈值分割算法进行了改进,改进的思路是找出类内和类间方差的最大值作为阈值,阈值搜索范围的缩小可以使计算量减少,实现快速分割。通过道路标线图像验证,说明改进后的Canny算法对道路标线的分割效果更好,减少了边缘断裂和假边缘,处理的时间也相对缩短。 相似文献
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阈值分割是图像分割中的一种常用且有效的方法,其关键问题是搜索到最佳分割阈值.文中基于混沌优化理论,利用Lorenz混沌系统对图像进行了阈值分割,同时提出了一种基于耦合映象格子的时空混沌优化算法,并且将其应用于图像分割实验.实验表明,与Lorenz混沌优化算法相比,时空混沌优化算法用于阈值寻优能够给出更加理想的分割结果. 相似文献
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最大类间距离法已经被证明是一种较好的阈值化方法[1],但在用于双阈值或多阈值分割时存在实现效率较低等问题,而遗传算法高效的随机搜索能力正好能弥补其不足.根据脑部图像分为灰质、白质等三类的特点,通过把遗传算法引入最大类间距离法来实行对脑部图像的分割,实验验证取得了较好的分割效果. 相似文献
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宋娈娈 《商丘师范学院学报》2014,(12):10-14
针对模糊C均值（ FCM）图像分割算法受初始值影响较大以及对噪声的抑制作用较差的问题,提出一种基于图像滤波的加权FCM图像分割算法。该算法采用快速FCM算法进行初分割,降低了初始值的影响,同时引入自适应中值滤波器,并与加权FCM 算法相结合进行迭代滤波分割,不仅能很好地抑制噪声的影响而且能使分割更精确。利用该算法分别对人工合成的和真实的含噪图像进行分割实验,实验结果表明：本文算法对含噪图像有很好的分割结果。 相似文献
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图像分割是对图像进行分析和理解的基础，彩色图像由于较灰度图像具备更多的视觉信息而越来越受到人们的关注．对彩色特征空间的选取，以及近年来通过结合模糊数学、马尔可夫随机场、神经网络、遗传算法、小波分析等特定理论工具和模型的彩色图像分割方法和策略进行了介绍． 相似文献
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张健 《湖州职业技术学院学报》2014,(1):84-87,91
图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。 相似文献
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粗糙集善于从不明确数据集中发现有价值信息,锅炉火焰图像不确定信息量较为复杂,利用粗糙集并结合遗传算法对火焰图像进行分割优化,通过Matlab进行仿真,仿真结果表明,粗糙集工具结合遗传算法提高了图像分割的准确性,具有很好应用价值。 相似文献
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１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＧｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ（ＧＡｓ）ｗｅｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｐｌａｎｎｉｎｇ,ｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ,ｏｒｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎ１９７０ｓ．ＧＡｓｓｉｍｕｌａｔｅｎａｔｕｒａｌｅｖｏ... 相似文献
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TSP问题是典型的NP难组合优化问题,而遗传算法是求解此类问题的一种方法。但遗传算法存在收敛速度慢和陷入局部最优的问题。针对上述问题并结合TSP的特点提出了一种改进的遗传算法,对传统遗传算法的各种操作与算子进行了优化与改进,较好地解决了种群多样性与算法收敛性的矛盾。实验结果表明,改进后的算法明显优于传统遗传算法,说明该算法具有良好的有效性与可行性。 相似文献