[1]谢莹.一种新的基于佳点集的图像二值化遗传算法[J].计算机技术与发展,2008,(12):60-62.
　XIE Ying.A Novel Image Binarization Genetic Algorithm Based on Good Point Set Theory[J].,2008,(12):60-62.
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一种新的基于佳点集的图像二值化遗传算法()

《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年12期
页码:
60-62
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
A Novel Image Binarization Genetic Algorithm Based on Good Point Set Theory
文章编号:
1673-629X（2008）12-0060-03
作者:
谢莹
安徽大学计算机教学部
Author(s):
XIE Ying
Department of Computer Education, Anhui University
关键词:
佳点集; 图像二值化; 阈值; 适应度; 遗传算法
Keywords:
good point set;  image binarization;  threshold;  fitness degree;  genetic algorithms
分类号:
TP301.6
文献标志码:
A
摘要:
在图像二值化算法中，传统优化算法难达到全局最优解，一般遗传算法不能保证子代的性能优于父代。将佳点集理论应用到图像二值化算法中，建立基于佳点集的随机搜索机制，不仅提高了求解速度与精度，并且能保证所求到的后代的适应值较高。算法具有较好的稳健性，在实际应用中获得了很好的二值化效果，有利于计算机图像处理的后续工作
Abstract:
In the image binarization algorithms, traditional optimization algorithms are difficult to get the best global optimum solution, and normal genetic algorithms cannot promise that the son＇s performance will be better than the father＇s. Applies good point s

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省发改委高技创新计划资助项目;安徽大学研究生创新计划项目（20073054）谢莹（1981-），女，硕士研究生，助教，研究方向为嵌入式系统图像处理
更新日期/Last Update: 1900-01-01