基于伪并行免疫遗传算法和粗糙集的图像分割方法
提出了一种结合伪并行免疫遗传算法和粗糙集的新的图像分割方法,该方法适用范围广.以各抗体子群体适应度为依据构建属性值表,基于属性值的不可分辨关系将图像分成许多小区域;通过值约简、属性权值、区域差异度计算得到各基本区域之间的差异度矩阵,进而对基本区域进行相似域和非相似域的划分,最后基于相似度的最终等价关系及分割来实现基本区域的合并完成图像分割.实验结果验证了该方法的有效性.
伪并行、免疫遗传算法、不确定理论、粗糙集、图像分割
29
TP391(计算技术、计算机技术)
2008-07-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
2846-2847,2969