【摘 要】
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通过对传统的最大类间方差胶囊图像分割法的研究,提出了一种基于微分进化算法的最大类间方差的图像分割方法,并且成功于应用于基于机器视觉的胶囊检测对象中。该方法利用胶囊
【机 构】
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华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室
【基金项目】
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教育部博士点资助项目(200805640009);广东省自然科学基金资助项目(9251064201000009,9151064201000030);广东省产学研企业科技特派员建设项目(2010B090500017);广东省部产学研结合科技创新平台(2011A091000017)
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通过对传统的最大类间方差胶囊图像分割法的研究,提出了一种基于微分进化算法的最大类间方差的图像分割方法,并且成功于应用于基于机器视觉的胶囊检测对象中。该方法利用胶囊图像分割阈值的实数编码序列作为样本个体,选择最大类间方差作为个体的生存适应度评价标准,进行一系列微分进化算法运算后,最终获得胶囊检测图像的理想分割阈值。实验分析结果表明该方法不仅可以达到最大类间方差法的图像分割效果,而且运行效率优于最大类间方差的图像分割方法,可以提高机器视觉中的图像分割质量。
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