结合变精度粗糙熵和遗传算法的图像阈值分割方法
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作者:
作者单位:

1. 哈尔滨工程大学理学院
2. 南京中兴新软件有限责任公司

作者简介:

盛春冬

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基金项目:

国家自然科学基金;水下机器人国防技术重点实验室基金


Image threshold segmentation based on entropy of variable precision rough sets and genetic algorithm
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    摘要:

    将图像用变精度粗糙集表示, 提出一种适合于图像分割的粗糙熵度量. 结合遗传算法, 提高了求解最大粗糙
    熵的效率. 给出了基于变精度粗糙熵的图像阈值分割方法, 并通过精度的调节获取所需要的最佳分割阈值, 以实现图
    像的目标提取. 仿真实验结果表明, 所提出的算法具有很好的图像分割效果和灵活性.

    Abstract:

    Images are represented by variable precision rough sets in this paper. A kind of rough entropy measure is
    proposed for thresholding images. In order to improve the efficiency of solving the maximum rough entropy, an image
    segmentation algorithm combining genetic algorithm with variable precision rough sets is designed to extract object by
    adjusting accuracy. Experimental results show that the proposed algorithm is more effective and flexible.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

邓廷权 盛春冬.结合变精度粗糙熵和遗传算法的图像阈值分割方法[J].控制与决策,2011,26(7):1079-1082

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  • 收稿日期:2010-04-29
  • 最后修改日期:2010-06-18
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  • 在线发布日期: 2011-07-20
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