基于遗传算法的WEB图像分割研究与实现【计算机科学专业】【毕业设计+文献综述+开题报告】

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1、(20届)毕业论文(设计)基于遗传算法的WEB图像分割研究与实现III摘要:随着信息时代的到来,数字图像大量涌入互联网,并已成为人们生活中的一个重要组成部分。WEB图像分割是图像处理中的一个关键步骤,其目的是将WEB图像中的目标与背景分离,能够为图像处理中的后续环节提供基础。开发一种有效而快速的图像分割方法已成为当前图像处理、计算机视觉和目标识别等领域的一个研究热点。本文提出了一种基于直方图熵和改进遗传算法的图像分割方法,能够利用遗传算法带有的优化操作的高效性,自适应加以调整,从而大幅度地缩短了寻找最优阈值的时间。此外,对于遗传算法中存在的不足

2、之处,提出了一些修正。通过实验对比可见,提出的算法不仅得到了更好的分割效果,而且比传统阈值分割方法的计算速度要快。关键词:遗传算法;图像分割;最大类间方差法;最佳直方图熵法IIITheResearchandImplementationofWEBImageSegmentationBasedonGeneticAlgorithmAbstract:Withthecomingofinformationage,alargenumberofdigitalimagesareemergedontheInternet,andtheyareactedasanimpo

3、rtantpartinourdailylives.WEBimagesegmentationisakeystepinimageprocessing.Anditsaimistodistinguishtheobjectsandbackgroundwithinanimage.Thesegmentationprocesswillprovideabasisforthefollowingstepsinimageprocessing.Thus,ithasbeenaresearchfocustodevelopaneffectiveandfastsegmentat

4、ionmethodinimageprocessing,computervision,andtargetrecognition.Inthispaper,wepresentanewimagesegmentationmethodbasedonhistogramentropyandgeneticalgorithm(GA),whichcanadaptivelyadjustthresholdswiththehelpoftheefficientofGAinoptimization.Itcanshortenthetimestookforfindingtheop

5、timalthresholdsaswell.Inaddition,asfortheinadequaciesinGA,weproposesomeimprovementschemes.Intheexperiment,ourmethodiscomparedwithtraditionalthreshold-basedsegmentationmethods.Fromtheexperimentalresults,wecanseethatourmethodachievesbettersegmentationresultandfastercomputation

6、alspeedaswell.Keywords:geneticalgorithm(GA),imagesegmentation,Otsumethod,KSW(Automaticthresholdingofthebestentropy)methodIII目录1绪论61.1研究的背景、目的和意义61.2本文的主要内容61.3本文的组织结构62WEB图像分割相关研究62.1图像分割简介62.2图像分割阈值选取技术62.3阈值分割简介63基于遗传算法的WEB图像分割法63.1最大类间方差法63.1.1一维Otsu算法63.1.2二维Otsu算法63.1.3

7、Otsu阈值分割的遗传算法设计63.2基于遗传算法的KSW熵方法63.2.1单阈值分割的遗传算法设计63.2.2双阈值分割的遗传算法设计64实验部分64.1实验设计64.2实验结果及分析65结论6致谢6参考文献61绪论1.1研究的背景、目的和意义随着信息时代的到来,大量的数字图像纷纷涌入到互联网,逐渐成为我们生活中的一部分。对WEB图像进行分割是对图像信息的提取和处理的关键步骤。图像分割的目的是将目标和背景分离,为计算机视觉的后续处理提供依据。寻找一种快速而有效的图像分割方法现已成为当前计算机视觉、自动目标识别和图像处理等领域研究的一个热点[1

8、]。图像分割是图像处理中的一项关键技术,图像分割就是把图像划分成若干互补交叠区域的像素的集合,这些区域要么对当前的分割有意义,是目标物体与背景的边缘,

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