一种改进遗传退火算法的图像分割方法

摘要：

图像分割是图像处理和分析的基础，本文通过分析遗传算法（Genetic Algorithm， GA）在图像分割中的应用优劣，提出利用模拟退火思想的改进遗传退火（Genetic Simulated Annealing Algorithm ， GASA）的图像阈值分割算法，算法整个运行过程由冷却温度进度表控制，使用改进的最大类间方差公式作为遗传算法的适应度函数，从而求得灰度图像的一个最佳阈值用于图像分割。实验结果表明，基于改进遗传退火算法的最大类间方差图像分割方法能较好提高算法的全局搜索能力，避免遗传算法陷入局部最优，并且能更快速、更稳定收敛到最佳的分割阈值，得到更好的图像分割效果。

关键词：图像分割、遗传算法、遗传退火算法、最大类间方差、阈值

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：80-84,88