模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2009, Vol. 22 Issue (2): 305-311    DOI:
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基于量子遗传参数优化的广义模糊熵阈值法*
于海燕,范九伦
西安邮电学院 信息与控制系 西安 710121
Generalized Fuzzy Entropy Thresholding Based on Quantum Genetic Parameter Optimization
YU Hai-Yan, FAN Jiu-Lun
Department of Information and Control, Xi'an Institute of Post and Telecommunications, Xi'an 710121

全文: PDF (641 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 利用量子遗传算法的优势,提出一种针对广义模糊熵参数的嵌套优化方法.利用量子遗传算法依据图像分割质量评价准则对参数m在(0,1)区间进行寻优,同时依据模糊熵最大准则对每个参数m所对应的模糊隶属度参数也进行组合寻优,从而可实现基于广义模糊熵图像分割的自动阈值选取.实验证明本文方法对光照不均匀的图像进行分割,能取得良好效果.
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作者相关文章
于海燕
范九伦
关键词 图像分割量子遗传算法广义模糊熵图像质量评价准则    
Abstract:Taking advantage of quantum genetic algorithm, a nested optimization method is proposed aiming at the generalized fuzzy entropy parameters. Quantum genetic algorithm is used to automatically determine the optimal parameter m in (0,1) based on an image segmentation quality evaluation criterion and the parameters of the fuzzy membership function corresponding to each m based on the maximum fuzzy entropy criterion. Thus, the automatic selection of threshold is realized in generalized fuzzy entropy-based image segmentation method. Experimental results show that the proposed method can obtain good segmentation results for images with poor illumination.
Key wordsImage Segmentation    Quantum Genetic Algorithm    Generalized Fuzzy Entropy    Image Quality Evaluation Criterion   
收稿日期: 2007-12-17     
ZTFLH: TN911.73  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60572133)
作者简介: 于海燕,女,1982年生,硕士,助教,主要研究方向为模糊信息处理、小波分析、图像处理.E-mail: yuhaiyan2010@yahoo.com.cn.范九伦,男,1964年生,教授,博士生导师,主要研究方向为模糊集理论、模糊信息处理、模式识别、图像处理.
引用本文:   
于海燕,范九伦. 基于量子遗传参数优化的广义模糊熵阈值法*[J]. 模式识别与人工智能, 2009, 22(2): 305-311. YU Hai-Yan, FAN Jiu-Lun. Generalized Fuzzy Entropy Thresholding Based on Quantum Genetic Parameter Optimization. , 2009, 22(2): 305-311.
链接本文:  
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