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基于遗传算法的图像分割研究
时间:2012-09-21 浏览次数:967次 无忧论文网
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【中文题名】 基于遗传算法的图像分割研究【中文摘要】 遗传算法具有简单、鲁棒性好和本质并行的突出优点。其在应用领域取得的巨大成功,引起了广大学者的关注。在图像分割领域,遗传算法常用来帮助确定分割阈值。 本文讨论了目前遗传算法应用于图像分割的现状,给出了几种遗传分割算法的原理、过程、实验结果及分析; 介绍了图像边缘检测、图像阈值分割的各种算法,并给出了对比分析;对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述,提出了一种新的遗传分割算法,得到了理想的结果。 本文提出的遗传分割算法充分考虑了图像数据本身的特殊性,从提高全局搜索能力和收敛速度出发,加入了3个新 【英文摘要】 Genetic algorithm (GA) has the virtue of simpleness, robustness and parallel in essence. It has been applied perfectly in the engineering field, which appeals to many scholars in the world. In the image segmentation field, GA is usually used to get the threshold of image segmentation. The status of GA applied in the image segmentation field recently is presented, and the theories, steps, results and analyses of several GAs applied in the image segmentation are given. Algorithms and analyses about edge 【中文关键词】 图像分割. 遗传算法. 阈值分割. 遗传算子. 【英文关键词】 image segmentation. genetic algorithm. image threshold segmentation. GA operator. 【论文级别】 硕士 【学科专业名称】 电路与系统 【论文提交日期】 2003-05-01 中文摘要 004-9 第一章 引言 9-12 1.1 前言 9-10 1.2 图像分割技术发展简介 10-10 1.3 遗传算法发展简介 10-11 1.4 论文的主要内容 11-12 第二章 基于遗传算法的图像分割研究现状 12-19 2.1 利用遗传算法优化模糊C-均值算法进行图像分割 12-14 2.1.1 问题的引出 12-12 2.1.2 模糊C—均值算法的基本思想 12-13 2.1.3 基本步骤 13-13 2.1.4 参数的选择与实验结果 13-14 2.2 遗传算法加速最大类间方差进行图像分割 14-19 2.2.1 问题的引出 14-15 2.2.2 最大类间方差的基本思 15-15 2.2.3 基本步骤 15-16 2.2.4 实验结果与结论 16-16 2.2.5 改进 16-23 2.2.5.1 基本思想 16-17 2.2.5.2 实验结果 17-37 第三章 图像边缘检测和阈值分割 19-32 3.1 图像边缘检测 19-23 3.2 图像阈值分割 23-32 3.2.1 直方图分割法 23-24 3.2.2 基于灰度期望值的阈值分割 24-25 3.2.3 最大类间方差阈值分割 25-27 3.2.4 最大熵阈值分割 27-28 3.2.5 迭代分割法 28-29 3.2.6 实验结果比较 29-30 3.2.7 基于坐标位置的阈值分割 30-33 第四章 遗传算法理论 32-44 4.1 遗传算法的基本概念 32-33 4.2 标准遗传算法 33-36 4.2.1 标准遗传算法的基本流程 33-34 4.2.2 标准遗传算法的要素 34-37 4.3 遗传算法的基本原理 36-38 4.3.1 模式定理 37-37 4.3.1.1 模式 37-37 4.3.1.2 模式定理 37-62 4.3.2 积木块假设 37-38 4.4 遗传算法的特点 38-40 4.4.1 传统搜索算法 38-39 4.4.2 遗传算法的特点 39-40 4.5 遗传算法理论研究现状 40-42 4.5.1 遗传算法的理论基础、数学模型 40-41 4.5.2 混合遗传算法(HGA,hybrid GA)研究 41-41 4.5.3 遗传算法的并行化 41-42 4.5.4 借鉴自然现象提出新的算法模型 42-44 4.6 遗传算法的应用研究现状 42-44 第五章 基于改进遗传算法的图像分割 44-55 5.1 提出一种适用于图像分割的遗传算法 44-50 5.1.1 遗传分割算法(GAS)的基本思路 44-49 5.1.2 算法的步骤和流程框图 49-50 5.2 应用实例 50-53 5.2.1 参数设定及程序实现 50-51 5.2.2 实验结果 51-62 5.3 分割结果分析 53-62 第六章 总结 55-57 致谢 57-58 参考文献 58-62 附录 62-63
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