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遗传算法优化归一化划分准则的图像分割
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:0
  • 页码:148-151
  • 语言:中文
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]陕西师范大学计算机科学学院,西安710062
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.10974130,No.60803088);中央高校基本科研业务费专项资金资助(No.GK200901006).
  • 相关项目:基于灰色理论的SAR图像分割及其效果评价方法研究
中文摘要:

传统Normalized Cut准则的图像分割需求解广义特征方程,二值化分割效果不佳。为改善图像分割效果,将Normalized Cut准则作为优化函数,使用遗传算法进行优化,通过最优化染色体确定分割结果。实验表明该方法能获得较高精度的分割结果。

英文摘要:

Image segmentation using traditional Normalized Cut criterion needs to compute the generalized eigenvector, and the result of the binary segmentation is not satisfactory.In order to improve the image segmentation,this paper uses genetic algorithm to optimize the Normalized Cut criterion,and gets the segmentation results through the optimal chromosome.Experiments show that this method can obtain precision segmentation results.

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