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文檔簡介
1、圖像分割是圖像處理領域中一個研究的熱點問題。由于圖像種類繁多,每類圖像又具有各自不同的特點,因此很難得到一種適合于所有圖像的分割方法。鑒于此,人們主要針對特定的圖像類型研究相應的分割方法。現(xiàn)有的圖像分割方法已有上百種,其中閾值分割方法由于算法簡單、分割質(zhì)量較好而被廣泛使用。 遺傳算法是一種高效并行的全局搜索方法,具有較好的魯棒性、并行性和自適應性,非常適合于大規(guī)模搜索空間的尋優(yōu)。遺傳算法己廣泛應用于許多學科及領域,在圖像閾值分割
2、中的應用也取得了較好的效果。但是基本遺傳算法由于適應度函數(shù)設計不當、參數(shù)設置不當?shù)仍?,使得算法容易出現(xiàn)早熟現(xiàn)象。 圖像去噪也是圖像處理領域中研究的熱點問題之一。噪聲有很多種,其中脈沖噪聲具有隨機性和不連續(xù)性特點,它的存在嚴重影響了圖像的質(zhì)量。檢測脈沖噪聲的圖像去噪方法擁有算法簡潔、去噪快速有效的優(yōu)點。然而現(xiàn)有的脈沖噪聲檢測算法,需要事先確定閾值并不斷調(diào)整參數(shù),使得算法應用起來不太方便。 本論文針對圖像分割的遺傳算法和脈
3、沖噪聲檢測算法中存在的不足,主要研究了以下兩個問題。 1)在對現(xiàn)有圖像分割技術、遺傳算法的有關理論及其在圖像分割中的應用等研究的基礎上,本文提出了一種改進遺傳算法,將其用于優(yōu)化圖像閾值分割方法。為了保持種群的多樣性,以防止出現(xiàn)未成熟收斂現(xiàn)象,采用了自適應的變異率和交叉率,根據(jù)個體適應度相應地采取不同的交叉率和變異率,在加速收斂的同時有效地防止了早熟問題的產(chǎn)生。實驗表明,文中提出的改進方法優(yōu)化了圖像的分割效率,運算速度明顯快于傳統(tǒng)
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