【摘 要】
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为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,提出了一种基于佳点集遗传算法(GGA)的边缘检测方法。该方法利用佳点集理论构造交叉操作使得子代保留最能代表其家族性能的双亲共
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,合肥师范学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60772122);安徽省教育厅教育科研基金资助项目(2007JYXM547)
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为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,提出了一种基于佳点集遗传算法(GGA)的边缘检测方法。该方法利用佳点集理论构造交叉操作使得子代保留最能代表其家族性能的双亲共同基因以提高算法收敛速度。在用遗传算法进行边缘检测之前,将图像的灰度值特征空间转换为模糊熵特征空间,然后运用模糊熵理论对图像进行相异性增强处理,滤去非边缘像素以便缩小解空间规模,为提高算法的收敛速度提供了另一个有效的途径。实验结果表明,所提出的图像边缘检测方法具有较好收敛效率,所检测出的图像边缘细节丰富、单边缘、定位准确。
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