【摘 要】
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本文提出一种新的基于改进遗传算法和阈值图像分割相结合的人像图像分割方法.这种新的改进方法以遗传算法为基础,利用遗传算法具有较高的搜索效率、明显的搜索精度,提升了图像分割阈值的精度获取,提高了图像分割的抗噪能力,在提升阈值稳定的同时,提升了阈值的获取速度及获取精度,解决了传统算法应用于人像图像分割时分割效果不理想、分割精度较低的缺点.经过实验验证,利用本文改进算法能达到较好分割效果,具有较好的抗噪能力,从而缩短分割图像时间.
【机 构】
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广东松山职业技术学院电气工程学院,广东 韶关 512126
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本文提出一种新的基于改进遗传算法和阈值图像分割相结合的人像图像分割方法.这种新的改进方法以遗传算法为基础,利用遗传算法具有较高的搜索效率、明显的搜索精度,提升了图像分割阈值的精度获取,提高了图像分割的抗噪能力,在提升阈值稳定的同时,提升了阈值的获取速度及获取精度,解决了传统算法应用于人像图像分割时分割效果不理想、分割精度较低的缺点.经过实验验证,利用本文改进算法能达到较好分割效果,具有较好的抗噪能力,从而缩短分割图像时间.
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