摘要
针对弱小目标图像分割难的问题,提出一种基于遗传算法的小目标图像双参量分割算法。该算法中结合了遗传算法和经典的最大类间方差法的优点,引入人类视觉非线性数学模型构造算法的适应度函数,将灰度和目标所占总面积的比例作为染色体双变量,进行格雷编码和解码,并用改进的遗传操作策略计算出最佳阈值,通过对比实验验证了本算法的有效性。
According to the difficulty of the small target image segmentation,a dual-parameter segmentation algorithm bases on genetic algorithm is proposed.The algorithm combines the advantages of genetic algorithm and the classical Otsu method,imports themathematical model of visual nonlinear,a new fitness function is constructed.Gray parameter and ratio parameter of target area serveas a chromosome dual-parameter for Gray encoding and decoding,and use the improved genetic manipulation strategies to calculatethe optimal threshold.It has achieved a good effect by comparing the experiment.
出处
《微计算机信息》
2010年第29期46-48,共3页
Control & Automation
基金
福建省自然科学基金资助项目(JA08264)基金申请人:关贵清
项目名称:液晶终端显示人机界面系统在电机电器企业中的应用研究
颁发部门:福建省教育厅(JA08264)
关键词
弱小目标
图像分割
遗传算法
Dim Small Target Image Segmentation Genetic Agorithm
