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阈值分割是图像分割中的一种常用的有效方法。但传统的阈值分割方法在多阈值的情况下,运算量急剧增加。该文将混沌遗传算法与阈值分割方法融合,利用混沌运动的随机性、遍历性和初值敏感性进行种群初始化和变尺度变异。实验结果表明,与遗传算法相比,混沌遗传算法用于阈值寻优减少了运算时间,提高了收敛率。
基于混沌遗传算法的图像阈值分割
【摘 要】
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阈值分割是图像分割中的一种常用的有效方法。但传统的阈值分割方法在多阈值的情况下,运算量急剧增加。该文将混沌遗传算法与阈值分割方法融合,利用混沌运动的随机性、遍历性和初值敏感性进行种群初始化和变尺度变异。实验结果表明,与遗传算法相比,混沌遗传算法用于阈值寻优减少了运算时间,提高了收敛率。
【机 构】
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西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室,四川长虹电器股份有限公司,河北工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2006年02期
【基金项目】
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四川省杰出青年基金资助项目（编号：03ZQ026-033）
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