一种基于人工免疫的图像分割算法

图像分割是数字图像处理研究的重要领域之一。本文将粒子群优化算法应用于图像分割中，提出了一种基于粒子群优化算法的最大二维信息熵阈值图像分割方法，该方法既考虑了图像的空间信息，又抑制了图像分割时的噪声干扰

提出了一种基于背景提取的视频对象分割算法,其主要是通过对多帧视频序列的比较,提取出视频帧的背景,以后的视频帧序列减去该背景,就得到了运动对象。实验结果表明,该算法可以很好地应用在视频会议等背景变化不大

提出了一种基于相对熵的图象分割算法,该算法的主要思想是通过相对熵来选择阈值.现场颗粒物料图象作为一个应用实例,在本文中得到验证.实验结果表明,提出的算法优于基于局部熵的图象分割算法.

一种利用小波理论的图像分割方法,有要用到的做图像处理的可以下来看看

高效简洁的一种图像分割方法，分割效果好，执行速度快，是最新的全自动分割方法

分析了传统的人工免疫算法在寻优过程中易陷入局部极值点或过早收敛的原因，对算法进行了改进，提出了一种自适应克隆抑制免疫算法。改进的算法在克隆下一代抗体时，同时考虑了抗体亲和度和浓度两个因素，并给出了一种

研究表明合理考虑术语之间的关系可以提高检索系统的性能。采用共现分析的方法从文档集合中学习得到术语之间的关系,并应用到结构化文档检索中,提出了一个基于贝叶斯网络的结构化文档检索模型,给出了其拓扑结构、概

文[1]采用了一种基于动态模型的聚类算法,将时序基因表达数据作为一组时间序列进行动态的聚类分析,得到了较为理想的聚类结果。对上述算法在数据初始化方面进行了合理改进,并利用贝叶斯理论对数据的联合概率分布

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数学形态学以图像的形态特征为研究对象，用具有一定形态的结构元素描述图像中元素与元素、部分与部分之间的关系，以达到对图像分析和识别的目的。数学形态学用于基于区域的图像分割最典型的例子就是分水岭(Wate