基于双自适应遗传算法的Otsu图像分割研究

摘要：

为了克服标准遗传算法在图像分割过程中存在易早熟、易陷入局部最优的缺点,同时针对类间最大方差法仅对灰度直方图分布呈双峰的图像效果显著的不足,提出了一种基于双自适应遗传算法的改进Otsu图像分割算法.该方法将传统的自适应遗传算法与新算法进行融合形成双自适应遗传算法,同时考虑目标背景可变的Otsu图像分割算法,使得对个体的评价更为合理,改善种群的全局搜索能力.实验结果表明:与传统Otsu图像分割法及基于遗传算法的图像分割方法相比,该算法求得出的阈值范围更加稳定,且可以获得更优的图像分割效果,有利于计算机视觉的后续处理.

关键词：图像分割、遗传算法、类间最大方差法、自适应遗传算法

所属期刊栏目：46

分类号：O243(计算数学)

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1217-1221