基于遺傳算法的圖像分割碩士學(xué)位論文

《基于遺傳算法的圖像分割碩士學(xué)位論文》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、武漢科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于遺傳算法的圖像分割姓名：黃菲申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)指導(dǎo)教師：劉振興;尉宇20080524武漢科技大學(xué)碩士學(xué)位論文第1頁摘要圖像分割是模式識別與圖像分析的預(yù)處理階段，是圖像處理到圖像分析的關(guān)鍵步驟，也是一種基本的計算機(jī)視覺技術(shù)，在圖像識別與圖像分析中具有重要的意義。遺傳算法是一種基于生物自然選擇和遺傳機(jī)理的隨機(jī)搜索優(yōu)化方法。近幾年由于其求解復(fù)雜優(yōu)化問題的巨大潛力及其在工業(yè)上的成功應(yīng)用，越來越受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。遺傳算法具有簡單、魯棒性好、本質(zhì)并行和自適應(yīng)的突出優(yōu)點(diǎn)。

2、在遺傳算法中引入選擇算子、交叉算子、變異算子和新個體，避免了局部早熟，提高了收斂速度和全局收斂能力。遺傳算法作為一種并行算法，提高速度的潛力十分巨大。圖像分割的計算復(fù)雜度高、計算時間長。為此，在圖像分割領(lǐng)域，遺傳算法常用來幫助確定分割閾值。本文介紹了圖像分割的一般模型、基于閾值選取的圖像分割方法，討論了遺傳算法的概念、實(shí)現(xiàn)過程、數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)、特點(diǎn)、應(yīng)用及發(fā)展前景。鑒于遺傳算法的優(yōu)化原理，提出了一種基于遺傳算法的圖像分割方法，該方法將遺傳算法引入圖像分割，利用遺傳算法的快速尋優(yōu)特點(diǎn)，優(yōu)化了求解閾值的過程，極大地減少了計

3、算量和存儲空間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種方法得到了較好的結(jié)果。關(guān)鍵詞：遺傳算法，圖像分割，閾值第1I頁武漢科技大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractImagesegmentation，硒thepretreatmentofthepatternrecognitionandimageanalysis，asthekeystepoftheimageprocessingtoimageanalysis，andalsoasonecomputervisiontechnology,isveryimportantonimagerecognitionan

4、dimageanalysis．GeneticAlgorithm(GA)isarandomsearchandoptimizationmethodbasedonnatureselectionandgeneticmechanismofthelivingbeings．Inrecentyears，becauseofsuccessfullysolvingthecomplexoptimizationandtheindustrialengineeringproblems，theresearchonGAhasattractedalot

5、ofattention．Geneticalgorithmhasthevirtueofsimpleness，robustness，parallelinessenceandself-adaptability．Thepaperintroducesselectionoperator、crossoveroperator、varianceoperatorandnewindividuals，SOthearithmeticavoidsprematureandimprovesconvergentspeedandcapability．G

6、A，asakindofparallelcomputing，ishugeinthepotentialtoimproveitscomputingspeedbecauseitsoptimizationprinciple．Andimagesegmentationneedshighercomputationcostandmoretime．So，intheimagesegmentationfield，GAisusuallyusedtogetthethresholdofimagesegmentation．Generalmodala

7、ndthresholdselectionoftheimagesegmentationarepresented．Inaddition，theconceptions，realizationprocess，mathematicsbasis，features，applicationanddevelopmentofGAaregiven．BasedontheoptimizationofGA，theimagesegmentationmethodusing2Dmaximumentropybasedongeneticalgorithm

8、isproposed．GAisintroducedintoimagesegmentationtooptimizetheprocedureofseekingthresholdandtoreducethecalculationandstoragespaceusingthecharacteristicofquickseekingvirtue．Thee