【摘 要】
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针对现有分割算法不能同时处理离散和几何噪声及对初始解敏感等问题,提出一种基于多目标进化算法的多信息融合图像分割算法.首先,提出一种新的分割模型,该模型将隶属度、包含
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61703278,61772342)资助
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针对现有分割算法不能同时处理离散和几何噪声及对初始解敏感等问题,提出一种基于多目标进化算法的多信息融合图像分割算法.首先,提出一种新的分割模型,该模型将隶属度、包含度和局部空间信息融合在一起,以提高算法对离散噪声和几何噪声的分割精度.其次,使用归一化熵来自适应调节空间信息的权重,以提高权重参数的自适应性.再次使用类内紧凑度和类间分离性设计第二个分割模型.并使用多目标进化算法对提出的两个模型进行优化,以获得全局最优解.最后使用本文算法对六幅测试图像进行分割实验,并将其与其它经典算法进行实验对比.实验表明,本
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技