[1]郭明山 刘秉瀚.基于混沌遗传算法的二维最大熵图像分割[J].计算机技术与发展,2008,(08):101-104.
GUO Ming-shan,LIU Bing-han.2- D Maximum Entropy Method in Image Segmentation Based on Chaos Genetic Algorithm[J].,2008,(08):101-104.
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基于混沌遗传算法的二维最大熵图像分割(
)
《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]
- 卷:
-
- 期数:
-
2008年08期
- 页码:
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101-104
- 栏目:
-
智能、算法、系统工程
- 出版日期:
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1900-01-01
文章信息/Info
- Title:
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2- D Maximum Entropy Method in Image Segmentation Based on Chaos Genetic Algorithm
- 文章编号:
-
1673-629X（2008）08-0101-04
- 作者:
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郭明山1 刘秉瀚2
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[1]中国移动福建有限公司漳州分公司网络部[2]福州大学计算机系
- Author(s):
-
GUO Ming-shan; LIU Bing-han
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[1]Network Department of Zhangzhou Branch, China Mobile Group Fujian Co. Ltd[2]Department of Computer, Fuzhou University
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- 关键词:
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混沌遗传算法; 二维最大熵; 图像分割
- Keywords:
-
chaos genetic algorithm; 2 - D maximum entropy; image segmentation
- 分类号:
-
TP301.6
- 文献标志码:
-
A
- 摘要:
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研究了基于二维最大熵的图像分割算法，针对基于二维最大熵的图像分割算法存在的计算复杂度高、计算时间长等问题，提出了一种基于混沌遗传算法的二维最大熵算法。该方法利用类似载波的方法将混沌序列映射至双阈值的二维空间，之后利用混沌遗传算法搜索最佳阈值进行图像分割。实验结果表明，由于该方法考虑了点灰度和区域灰度均值，且采用了有效的全局搜索算法，所以不仅得到了令人满意的分割效果，而且大大提高了计算速度，是一种实用有效的图像分割方法
- Abstract:
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The 2 - D maximum entropy image segmentation method is studied in this paper, for the problems that the method is complex, time - consuming and lack of practicability during evaluating threshold,a 2 -D maximum entropy image segmentation method based on CG
备注/Memo
- 备注/Memo:
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郭明山（1982-），男，硕士，研究方向为通信网络;刘秉瀚，研究员，研究方向为智能技术
更新日期/Last Update:
1900-01-01