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基于遗传算法的非监督层次分类方法研究-基于遗传算法的非监督层次分类方法研究.pdf基于遗传算法的非监督层次分类方法研究
提出了多阈值模糊互信息图像分割新方法。该方法首先将模糊隶属度函数引入到传统互信息量中并定义模糊信息量概念;其次将模糊互信息量用于图像分割时给出具体隶属度函数的构造;最后采用混沌优化法来获得多阈值模糊互
最新的几种图像分割阈值选取方法的比较与研究,总结了好多次才有的,最好的
图像配准的关键是要找到配准的水平位移、竖直位移和旋转角度三个参数。遗传算法将这三个参数统一编码,配准时变异是按单一参数变异操作,这样会导致三个参数变异的概率不均匀,出现过变异和欠变异的问题,且容易陷入
基于全局阈值对某张图像寻找最佳分割阈值,然后将其二值化
讲述图像分割领域的方法,主要利用阈值化的方法进行灰度图像分割,是基于边缘信息的图像分割,有一定的创新性。
基于MATLABGUI实现图像阈值分割处理的方法
基于阈值分割的红外图像边缘检测方法
为实现对图像更好的阈值分割,针对原始色差变换存在的同色异值、异色同值的问题,基于HSI彩色空间色差变换,提出正余弦交叉法(SCCM)取参考点。该变换方法是根据各点色调正余弦值计算总体正、余弦均值,再由
针对复杂图像的分割问题,提出一种基于生物地理学优化(biogeography-basedoptimization,BBO)算法的二维交叉熵多阈值图像分割方法。根据二维直方图斜分法得出交叉熵阈值选取公式
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