基于自适应遗传算法的复杂图像二维阈值化分割
本文对基于自适应遗传算法的复杂图像二维阈值化分割进行了阐述。基于阈值化、边缘检测和区域生长的传统图像分割方法虽然运算速度快,但分割效果有限,抗噪性能差，直方图能简化问题,阈值法利用直方图的灰度分布信息达到分割目的,但忽略了图像的空间信息。二维直方图建立在图像的灰度信息和空间领域信息之上,对细节丰富的复杂图像利用二维直方图进行阈值化分割能取得良好的分割结果,并具有较好的抗噪性能，为减少计算,利用自适应遗传算法快速求解二维阈值矢量大大加快二维阈值化分割速度。
图像处理 阈值分割 阈值矢量 遗传算法
赖峥嵘
华南理工大学电子与信息学院,广州,510640
国内会议
广州
中文
367-371
2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）