一种灰度图象的自适应分割算法  

An Adaptive Segmentation Algorithm for Gray Level Images

作　　者：陈玮[1] 程进[2] 周激流[2] 

机构地区：[1]成都纺织高等专科学校电气系,成都610023 [2]四川大学电子信息学院

出　　处：《四川大学学报（自然科学版）》2004年第2期295-299,共5页Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)

摘　　要：利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性,提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法,将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单阈值和多阈值分割.实验结果证明该方法有效地实现了快速分割,并具有较好的鲁棒性.Considering the efficient searching of genetic algorithms and the event fuzzy set theory, propose an adaptive algorithm for segmentation of the gray lever images. In the algorithm, genetic algorithm, fuzzy set theory, and fuzzy entropy are combined and used to determine the single threshold value and two threshold values of the segmentation. The experiment results show that the algorithm proposed is efficient, fast and robust.

关 键 词：遗传算法 模糊熵 图象分割 

分 类 号：TN407[电子电信—微电子学与固体电子学]