基于模糊和遗传算法的阈值分割方法  

Threshold image segmentation based on fuzzy and genetic algorithms

作　　者：郭英凯[1] 杨杰[1] 陆正刚[1] 

机构地区：[1]上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海200030

出　　处：《红外与激光工程》2000年第5期15-18,共4页Infrared and Laser Engineering

摘　　要：提出了一种阈值分割方法。本算法将模糊集理论和遗传算法有机地结合起来 ,它是一种有监督的分割方法 ,首先确定图像阈值的数目 ,然后将灰度图像模糊化 ,确定准则函数 ,采用遗传算法求得最优解 ,最后经过后处理得到最终分割结果。实验表明该方法运算速度快 ,且对噪声不敏感 ,具有较高的鲁棒性。In this paper, a threshold image segmentation method is presented. This method combines the fuzzy set and genetic algorithms, it is a supervised image segmentation method. At first, the threshold number is ascertained, then the input image is transformed into fuzzy field and a normal function is selected, genetic algorithms (GA) are used to obtain the optimization threshold, at last segmentation result through post-processing is obtained. The experimental results show that this method is robust and calculate faster. \;

关 键 词：遗传算法 模糊集 图像分割 阈值分割 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN911.73[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]