一种结合遗传算法的自适应目标分割方法  

An adaptive object segmentation method based on genetic algorithms and minimum error

作　　者：侯格贤[1] 吴成柯[1] 

机构地区：[1]西安电子科技大学通信工程学院

出　　处：《西安电子科技大学学报》1998年第2期227-230,共4页Journal of Xidian University

基　　金：国防预研基金

摘　　要：文中将遗传算法（ＧＡｓ）与最小误差阈值法相结合，构成了一种自适应的目标分割方法．该方法改善了传统的阈值方法中目标大小的限制，扩大了算法所能有效分割的目标大小范围，抗噪声性能也较好．并对该方法与类间方差法（Ｏｔｓｕ）的分割结果进行了比较．An adaptive object segmentation method based on genetic algorithms and minimum error—P tile method is presented. A comparison of this method with the traditional one developed by Otsu on segmentation quality is made. The experimental results show that our method is superior to Otsu method. It could be applied effectively to segment large and small objects, and it works well for noisy images.

关 键 词：阈值法 目标分割 遗传算法 模式识别 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术] O242.23[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]