【摘 要】
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遗传算法作为一种实用、稳健的优化搜索算法,已渗透到许多学科及工程领域,在数字图像处理中的应用亦日趋广泛.在图像边缘特征提取中,遗传算法的研究还有待深入,该文对遗传算
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遗传算法作为一种实用、稳健的优化搜索算法,已渗透到许多学科及工程领域,在数字图像处理中的应用亦日趋广泛.在图像边缘特征提取中,遗传算法的研究还有待深入,该文对遗传算法的改进以及在图像边缘特征提取中的应用进行了研究和实现.该文应用遗传算法的数学基础,对基本选择算子和变异算子进行了改进,提出了一种新的交叉算子—非等概率融合单点交叉算子,并把改进的遗传算法应用到图像的边缘特征提取中,取得了良好的效果.论文主要从三个方面研究:①基于遗传算法的KSW熵,侧重于对图像分割质量的评价,并引入模糊度作为分割质量评价参数,采用综合考虑区域一致性、对比度、形状参数及模糊度的综合评价函数来更全面、更准确地评价图像分割质量;②研究了二维熵阈值分割方法,用改进的遗传算法来实现,通过和一维熵的阈值分割法对比,结果表明基于遗传算法的二维最大熵图像分割方法分割效果较好,计算速度基本和一维熵法相同;③将改进的遗传算法用于图像的边缘提取中,以平均进化次数和未收敛次数作为检验指标,试验结果表明,与穷尽法和简单遗传算法相比,该文遗传算法在保证有效提取边缘的基础上,提高了收敛性能.
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