Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Research on image segmentation technology based on genetic algorithms

Tytuł:
Research on image segmentation technology based on genetic algorithms
Autorzy:
An Ting
Temat:
genetic algorithms
image segmentation
background noise
adaptive
crossover
Electronics
TK7800-8360
Źródło:
Dianzi Jishu Yingyong, Vol 45, Iss 10, Pp 92-95 (2019)
Wydawca:
National Computer System Engineering Research Institute of China, 2019.
Rok publikacji:
2019
Kolekcja:
LCC:Electronics
Typ dokumentu:
article
Opis pliku:
electronic resource
Język:
Chinese
ISSN:
0258-7998
Relacje:
http://www.chinaaet.com/article/3000109545; https://doaj.org/toc/0258-7998
DOI:
10.16157/j.issn.0258-7998.190452
Dostęp URL:
https://doaj.org/article/0fa83e6c3d514c4ea33b5a184e0fce35  Link otwiera się w nowym oknie
Numer akcesji:
edsdoj.0fa83e6c3d514c4ea33b5a184e0fce35
Czasopismo naukowe
The purpose of this paper is to use genetic algorithm(GA) to process image with bottom noise, and the processing effect is improved through the improvement of GA. Combining with image segmentation, this paper expounds the working mechanism of GA and the design methods of main modules such as fitness calculation, selection, crossover and mutation, and gives the specific values of parameter setting. The key issues such as the relationship between generation gap and excellent individuals, the substitution relationship between individual among different generations, the selection method of intersection points and the selection of mutation positions, and the maintenance of population number are clarified. The image with bottom noise is processed by this algorithm, the results show that the target image can be separated from the background with noise by GA, but the processing time is 7.416 seconds. In order to improve the processing efficiency, the traditional algorithm is improved by adaptively adjusting the crossover probability and mutation probability of the population using evolutionary generation and individual fitness values. The same noise image is segmented by improved GA. The results show that the improved GA has better image segmentation effect, the processing time is only 0.751 seconds, the efficiency is improved by nearly 10 times.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies