基于遗传蚁群算法的红外图像分割方法研究

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1、硕士学位论文基于遗传蚁群算法的红外图像分割方法研究研究生姓名：张杨导师姓名：王坤副教授2016年月日分类号；ＴＰ３９１．９密级；公开ＵＤＣ：６２１．３学号；１３０２０４３中国民航大学硕古学位论文基于遗传蚁群算法的狂外图像分割方法研究研究生姓名：张杨导师姓名；王坤副教授申请学位类别：工学硕±学科专业名称：控制科学与工程２０１６所在院系：电子信息与自动化学院论丈答辩曰期；年月日２０１６年月日Ｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｅｓｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｇｇｂａｓｅｄｏｎａｎｔｃｏｌｏｎｙａｌｏｒｉｔ

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5、像处理的特点，对遗传算法进行了改进，使图像分割的效果更加明显并加快算法的处理速度。首先，采取快速排序法替代了顺序排序法，同时将遗传代数引入到交叉、变异概率之中。其次，对适应度函数二维OTSU算法邻域灰度均值的计算进行调整，根据邻域像素点与中心像素点之间的距离不同，引入比例系数进行加权处理。再次，通过判断热红外图像噪声点进行降噪处理。最后，引入类内方差，增强算法的准确性。改进后的遗传算法降低了遗传算法出现早熟现象，同时提高了算法运算后期的收敛速度。2）为了更好的适应红外图像处理的需要，进一步提高蚁群算法的自适应能力，在原蚁群算法的基础上，对算法进行了如下改进。首先

6、，依据迭代次数的变化对信息素因子、启发素因子和蒸发系数进行自适应的调整；其次，对信息素的更新方式进行改变，分别对最优路径和最差路径进行信息素的更新设置，提高了算法的性能。新算法进一步增强算法前期寻优和后期收敛的能力。3）在遗传算法和蚁群算法结合的过程中，将遗传运算得到的次优解转化成加权系数，作用于状态转移概率，增大了算法的寻优能力。遗传蚁群算法充分发挥了遗传算法较强的全局搜索能力和蚁群算法正反馈快速收敛能力，以满足红外图像处理的速度和精度。实验结果表明，将遗传算法和蚁群算法相结合，能够达到对两种算法之间取长补短的效果，且融合后的算法提高了热红外图像的分割效率和速

7、度，在实际工程有一定的应用前景。关键词：电路板卡；图像分割；遗传算法；蚁群算法I中国民航大学硕士学位论文ABSTRACTInrecentyears,thefieldofinfraredimagingapplicationsmorewidely.However,thecurrentresearchofimagesegmentationandidentification,hasbeenunabletomeettheneedsofpracticalengineeringapplications.Withtheriseofbionics,theinfraredimage

8、segmentation