基于遗传算法的灰度-梯度熵多阈值图像分割

来源：计算机科学与探索杂志2015年第8期北京时间：

作者：贺建峰，符增，易三莉，相艳，崔锐

单位：昆明理工大学 信息工程与自动化学院，昆明 650500

摘要：一些基于熵的阈值图像分割技术考虑了空间信息，从而能够提高阈值分割的性能，但是仍然不能较好地区分边缘和噪声。尽管灰度-梯度（gray-level & gradient-magnitude，GLGM）熵算法能有效地解决以上问题，但是针对多目标和复杂图像却不能有效地分割。为此，提出了一种基于遗传算法（genetic algorithm，GA）的GLGM熵多阈值快速分割方法。该方法应用积分图思想将GLGM熵算法阈值搜索空间从O(9×L)降到O(L)，并将GLGM熵算法从单阈值拓展到多阈值。最后应用基于实数编码的遗传算法搜索GLGM熵多阈值的最佳阈值。仿真结果表明，该方法能够实现图像的快速多阈值分割，适合复杂图像分割。

关键词：遗传算法,灰度-梯度熵,多阈值,图像分割,积分图