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电子发烧友网>电子资料下载>电子论文>视频威廉希尔官方网站 论文>基于自适应量子遗传算法和二维OTSU的图像分割方法

基于自适应量子遗传算法和二维OTSU的图像分割方法

2017-11-09 | rar | 1.69 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  图像分割是图像预处理中的关键步骤,是更高层次网像识别和理解的基础,是图像处理中不可忽视的存在。阈值分割是图像分割中常用的方法,因为它简单并且有效,在计算机视觉以及图像识别等方面被广泛使用,人们熟知的阈值分割方法有最大熵法KSW、最大类间差法(OtSU)和区域生长法等。

  Otsu法基于图像的一维直方网灰度信息,以目标和背景的类间方差最大作为阈值选取准则,一方面南于图像的灰度直方图不一定出现明显的峰和谷,另一方面,冈片受到噪声干扰、光照不均匀等不利因素影响时,致使分割效果不佳。刘健庄等人将Otsu法推广到适合二维直方图的情况,考虑了像素的邻域灰度信息,使得分割效果有了较大的改善,但同时所带来的计算量也是惊人的。为了克服此缺点,许多学者提出了多种基于二维Otsu的快速算法

  考虑到量子遗传算法在函数寻优方面的快速性,本文将传统的二维Ot.su法与改进的自适应量子遗传算法结合起来,并将其运用到图像阈值分割中。本文所采用改进的自适应量子遗传算法,该算法将量子比特用于染色体的编码,通过量子旋转门实现染色体向最大适应度方向进化,利用Hadamard门实现染色体种群的变异操作,熊够根据种群进化代数自适应动态地调整量子旋转角步长,能够快速有效的得到最佳分割阈值,取得了较好的分割效果。
 

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