免疫思維進(jìn)化算法及其在圖像閾值尋優(yōu)中的應(yīng)用.pdf

1、數(shù)字圖像處理是計算機視覺的重要內(nèi)容，主要包括噪聲濾波，圖像增強、圖像壓縮、圖像分割等內(nèi)容。圖像分割是其中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在圖像處理中有著十分重要的地位。圖像分割的目的是將圖像劃分為有意義的區(qū)域,從復(fù)雜的背景中提取出目標(biāo)對象,為后續(xù)的目標(biāo)檢測、特征提取和目標(biāo)識別等提供前提。本文通過分析目前現(xiàn)有的一些圖像分割方法，提出了基于fisher準(zhǔn)則的免疫思維進(jìn)化算法的圖像閾值分割，并與基本遺傳算法相比，改善了遺傳算法的不足之處，得到了較好的分割效果

2、。主要研究工作包括：
　　 ⑴介紹了進(jìn)化計算的基本理論，討論了進(jìn)化計算的基本框架和特點，分析了進(jìn)化計算存在的問題。給出人工免疫的基本理論介紹，分析了人工免疫和進(jìn)化計算的異同點。經(jīng)分析表明，進(jìn)化計算與人工免疫有相似的生物學(xué)基礎(chǔ)，人工免疫過程也存在進(jìn)化機制，兩者有結(jié)合的基礎(chǔ)。
　　 ⑵給出了免疫思維進(jìn)化算法的理論基礎(chǔ)分析。詳細(xì)闡述了免疫思維進(jìn)化算法的提出背景及算法原理，給出了算法的流程圖及步驟。討論了免疫思維進(jìn)化算法應(yīng)用于圖

3、像分割的現(xiàn)象。
　　 ⑶介紹了邊緣檢測法、區(qū)域的生長和分裂合并法、以及閾值分割法等各類的分割算法。其中常見的閾值法有直方圖法、最大類間方差法、最大熵閾值分割法、最小誤差法、迭代分割法等等。并對其進(jìn)行了比較實驗。
　　 ⑷針對目前閾值分割算法存在的不足，提出了免疫思維進(jìn)化算法與Fisher準(zhǔn)則相結(jié)合的圖像閾值分割法，通過實驗證明，該算法可以提高圖像分割效果，在進(jìn)行參數(shù)選擇之后可以避免算法陷入局部極值，保證了分割效率，得到了