改良遗传算法在图像多阈值分割中的应用

最大熵原则是图像阈值分割的一个重要方法、但是用此方法进行多阈值分割时，存在着计算开销巨大的问题．笔者在M．Srinivas的自适应遗传算法基础上提出一种改良的遗传算法，用于基于模糊最大熵图像多阈值分割，克服了此分割方法计算量大的问题．通过实验，比较了改良遗传算法和M．Srinivas自适应遗传算法及模拟退火算法，显示了改良遗传算法的有效性．     

一种基于遗传算法的图象矢量量化方法

描述了一种基于遗传算法的图象矢量量化方法．遗传算法基于自然进化原理可得到全局优化结果，把遗传算法用于码本设计，其运算简单，而且可避免传统方法如Ｋ－均值技术等所带来的局部优化局限．同时，由于其结构的规则性和并行性，较适于ＶＬＳＩ实现．文中主要讨论了遗传算法用于图象矢量量化的评价函数及操作过程，并与传统算法作了比较，给出实验结果．     

一种改进的遗传算法及在二值化阈值选取上的应用

二值化是图像处理的一种常用方法.但对于二值化阈值如何选取,却难以解决.遗传算法具有全局搜索能力,较为适合于解决二值化的阈值选取问题.该文针对传统的遗传算法自身的不足,采用了一种改进的遗传算法来解决此问题,并通过试验证明了此方法在速度和精度上都优越于传统的遗传算法.     

一种新的VCD图象捕捉和处理方法

探讨了利用POWERVCD播放器对动态VCD图象进行捕捉和图象件存储的技术,克服了以往利用抓图软件不能捕捉动态图象、分辨率差的缺点,同时提出了一种利用PHOTO—SHOP5．0图象处理软件所具有的各种强大功能进行图象处理的简单实现方法。     

遗传算法在自动阈值图像分割中的应用研究

本文在分析最大类间方差法原理的基础上,提出一种简捷的自动阈值选取的图像分割算法,该方法把图像分割最佳阈值选取转换成优化问题,利用遗传算法的寻优高效性,将遗传算法引入求解最佳阈值,实现图像分割。实验证明,新算法不仅分割质量好,而且高效可靠,极大地缩短了寻优时间。     

作业车间调度双阈值控制结构自适应遗传算法的一种改进

当前,用于求解作业车间调度问题的遗传算法的执行效率非常差,针对这一问题,设计了一种双阈值控制结构的自适应遗传算法。该算法首先利用相似度阈值实现选择性的交叉和变异,然后以适应度阈值作为是否引入新个体的标准,从而保持种群的多样性。利用这种方法解决车间调度问题时,可以避免交叉后产生的优秀个体因变异而遭到破坏。它对典型作业车间调度问题的求解表明,该算法可以极大地提高算法的寻优能力和收敛速度。     

一种基于高斯小波变换的红外热图象阈值自动选择方法

利用小波分析对局部具有良好的时域和频域分辨率的特点 ,将其引入到红外热图象的分割中 ,提出了一种基于小波变换的多分辨率门限选择方法。实验结果表明 ,这种方法不但能有效地解决红外热图象中存在的图象模糊、噪声过大的问题 ,而且改变了传统分割方法中人为选取阈值参数的作法。     

在遗传算法基础上的自动阈值选取方法

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.     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．     

遗传优化阈值选取加速算法研究

根据遗传优化原理提取图像分割阈值，虽然减少图像目标大小和噪声的影响，算法简单、稳定性强，但是图像目标识别的速度和精确度一直是人们关注的首要问题，没有得到很好的解决．笔者提出了一种基于遗传优化阈值选取加速算法．实验结果表明，与传统遗传优化阈值选取方法相比可减少30％左右的运算量．     

多种群遗传算法在图像恢复中的应用研究

针对目前图像恢复方法中所存在的较多约束和计算求解复杂等问题,提出了一种基于多种群遗传算法的图像恢复方法,并与基于标准遗传算法的图像恢复进行了比较,仿真结果表明,该算法可使图像恢复结果和效率得以较大的改善和提高,具有推广应用价值。     

基于遗传算法的红外图像恢复研究

红外图像的恢复是红外图像处理的一项重要内容,分析了图像恢复的基本原理,提出了一种改进的二维遗传算法,给出了红外图像遗传操作的具体步骤。实验结果表明,方法有着较强的先进性和实用性。     

改进免疫遗传算法用于图像阈值分割

在图像阈值分割中,基于遗传算法的分割方法存在着运行速度慢、易形成未成熟收敛等缺点.针对这一问题对其进行了改进.改进的免疫遗传算法在免疫算子中引入疫苗接种机制,极大地提高了收敛效率,对交叉概率和变异概率进行了改进,避免了局部收敛,以保证改进算法能收敛到全局最优值.实验结果表明,改进的免疫遗传算法比传统的算法提高了运行效率,解决了全局搜索不收敛和局部搜索不到最小值的问题,并具有更好的收敛稳定性.     

基于遗传算法的阈值图像分割研究

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。     

基于遗传算法的二维熵方法自动阈值

利用二维灰度直方图方法对于有噪声的图象进行分割,可以取得比较满意的效果。但是该方法时间复杂度高,耗时长,因此,如何设法减少运算时间就显得很必要。二维直方图的阈值选取,就其本质而言,是一个求全局最优的优化问题,而遗传算法对这类问题往往很有效。该文给出了在二维熵方法中,利用遗传算法对最优阈值进行搜索的快速算法,运算时间仅为穷尽搜索的１／１００。     

遗传算法在立体图象匹配中的应用

基于传统立体图象匹配技术,提出了一种新的使用遗传算法的特征匹配方法．实验中,采用了两种特征提取算法,以适应不同图象要求．实验用图包括自然景物图和人工合成图．此外,用ＢｒａｎｃｈＡｎｄＢｏｕｎｄ算法得出比较结果．实验结果表明,遗传算法有好的匹配正确率和收敛速度,具有鲁棒性,适合立体图象匹配．     

基于遗传算法最佳阈值分割的矿石图像分割

为了实现选矿的自动化,通过利用工业摄像机对传送带上的矿石颗粒图像进行采集,Matlab对采集的图像依次进行双边滤波降噪处理、遗传算法最佳阈值分割、分水岭分割、矿石颗粒像素标定以及像素面积检测的方法研究了矿石的粒度分布,结果表明：与人工筛分的数据进行对比,显示图像处理的结果在误差允许范围内。可见运用图像处理的方法进行矿石粒度的检测是可行的,能够为矿石的破碎提供数据指导,促进矿业生产的自动化和智能化。