作　　者： ; ;

机构地区： 内蒙古农业大学机电工程学院

出　　处： 《自动化技术与应用》 2009年第7期5-7,14,共4页

摘　　要： 本文提出了一种基于二维最大熵的遗传聚类分割算法。该算法以RGB图像的G分量像素的灰度值为特征向量进行编码,利用二维直方图熵法准则函数作为适应度函数,采用基于排名的选择操作,以一定的概率进行算术交叉和变异,并结合聚类分析设定种群的聚类中心对损伤苹果切片图像进行遗传聚类分割,克服了仅利用一维灰度直方图熵法的误分割,获得了较好的分割效果。 This paper proposes a genetic clustering image segmentation algorithm based on the 2-D entropy. Better segmentation can be obtained by using the gray levels of the G pixels as the eigenvector, and the 2-D histogram entropy principle function as the fitness function. Then by using the ranking selection operation and the clustering analysis to initialize the clustering center of the population to segment the slice images of damaged apple with the genetic algorithms.

关 键 词： 遗传算法 二维最大熵 聚类 图像分割 损伤苹果

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]