遗传算法在图像分割中的应用

图像分割是图像分析的预处理阶段,被认为是计算机视觉中的一个瓶颈.基于扩展的Otsu最优阈值图像分割方法,提出用一种改进遗传算法进行图像分割的方法,并给出了遗传算法中参数的设定.仿真结果表明,改进算法的计算速度不仅明显优于传统的Otsu方法,而且算法的分割效果也很好.     

基于改进遗传算法的图像分割识别方法

提出了一种利用灰度直方图熵和改进遗传算法对图像进行分割的方法，以灰度图像直方图熵作为评价函数，把图像分割问题变成一个优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量到达最优的分割阙值．针对遗传算法的某些不足之处，利用精英策略和模拟退火的思想，对其做了一些修正．实验结果表明，该方法不仅分割质量好，而且缩短了运算时间．     

基于互信息最佳阈值迭代的图像分割方法研究

阈值分割是一种重要的图像分割方法,是图像检测与识别的重要预处理步骤之一.依据分割图像与原图像之间的内在联系,提出一种互信息和阈值迭代相结合的番茄图像自动优化分割方法(MI-OPT).分割实验表明:对成熟期果实与背景的颜色差异不大或表面色彩不一致的番茄图像,MI-OPT分割方法效果较好.     

基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法

针对传统2维Otsu法由于计算量大而无法实时对路面裂缝图像进行分割的问题,将粒子群算法和遗传算法相结合,提出了一种基于混合粒子群优化的2维Otsu路面裂缝图像阈值分割方法。实验结果表明:与标准粒子群优化的2维Otsu阈值分割法相比,文中方法可以完整分割出图像中的裂缝目标;与传统2维Otsu法相比,文中方法减少了算法运行的时间,提高了路面裂缝图像的分割效率。     

一种基于遗传算法的最优阈值图像分割算法

为了提高图像分割效率,提出一种基于遗传算法的最优阈值搜索方法OTSGA.OTSGA算法对图像的灰度级进行二进制编码,生成初始种群,求出每个个体的二维最大熵,然后根据设定的寻优准则进行相应的遗传操作以搜索阈值最优解.为了避免在求解过程中出现早熟现象,OTSGA算法将交叉操作得到的个体群与上一代种群混合,得到新的种群进行遗传操作,避免了个别个体在遗传运算的最初迭代时就在种群中占据主导地位,导致求解过程的过早收敛.实验结果表明,OTSGA最优阈值搜索方法不仅降低了运算开销,而且获得了满意的图像分割效果.     

沥青混合料图像多阈值分割方法

将基于遗传策略的多阈值分割法应用到沥青混合料图像分割中,解决了边缘检测法、单阈值法抗干扰性差、分割结果不能直接用于级配分析的难题。实验结果表明,该方法的分割精度优于边缘检测类和单阈值法,而且可将沥青混合料中的粗骨料、细骨料、纹理和空隙等组成部分分离出来,为后续的级配分析计算奠定基础,具有广阔的应用前景。     

基于图像处理的路面裂缝识别研究

传统的人工视觉检测裂缝方法具有耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点。这里介绍一种基于图像处理的路面裂缝类病害自动识别方法。首先使用一种掩膜平滑法,对有大量噪音的路面图像进行增强,再采用最大类间、类内距离准则对图像进行阈值分割,提取图像上的裂缝特征,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于图像处理的路面裂缝识别研究

传统的人工视觉检测裂缝方法具有耗力、耗时、不精确、影响交通、危险、花费高等缺点。这里介绍一种基于图像处理的路面裂缝类病害自动识别方法。首先使用一种掩膜平滑法,对有大量噪音的路面图像进行增强,再采用最大类间、类内距离准则对图像进行阈值分割,提取图像上的裂缝特征,实验结果表明了该方法的有效性。     

车辆牌照自动识别系统中的字符分割技术

车辆牌照定位以后,需要进行字符分割,以便系统自动识别。介绍了一种基于阈值化与投影法的分割技术,详细阐述了车牌图像归一化、域值化和字符分割的具体过程,算法简单实用,经过实验验证,可以满足实时自动识别系统的要求。     

交通事件视频图像自动识别系统的研究

如何有效利用高速公路视频图像信息,实时全天候自动智能检测交通事件,提升交通管理部门应急处置能效,是当前公路视频监控亟需解决的问题．本文基于视频图像处理技术,开展交通事件自动识别算法和系统的研究：采用中值滤波、亮度缩放等图像预处理方法,提取交通视频图像的前景目标边界并抑制噪声;基于灰度阈值化方法,对车辆前景进行二值化分割处理;提出一种二值化场景图像连通区域标定算法,对交通事件前景目标进行特征提取与检测识别,并基于上述算法和识别流程开发了交通事件视频自动识别系统．试验表明,该系统对噪声干扰抑制能力较强,识别准确率较高．