基于Fisher准则的免疫思维进化算法在图像阈值寻优中的应用

作     者：张捷 谢刚 ZHANG Jie;XIE Gang

作者机构：太原理工大学信息工程学院山西太原030024 

出 版 物：《太原理工大学学报》 (Journal of Taiyuan University of Technology)

年 卷 期：2009年第40卷第3期

页      面：225-228页

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 081002[工学-信号与信息处理] 

基　　金：山西省青年学术带头人项目(晋教科函11号) 教育部博士点基金(2006112005) 山西省青年科学基金项目(2007021018) 

主　　题：免疫思维进化算法 Fisher准则函数 图像分割 

摘      要：针对图像分割中的阈值选取问题,通过引入模式识别理论中的Fisher评价函数作为图像分割的准则函数,提出了基于Fisher准则的免疫思维进化算法进行图像分割。该算法克服了基本遗传算法无法记忆每一代的进化信息、容易出现早熟、收敛慢且不能保证全局搜索的缺点,可以指导算法向着有利方向进行,并且采用群体搜索,提高了搜索效率且避免了早熟现象,提高了算法的寻优质量。笔者对该算法进行了详尽的分割实验,并与基本遗传算法相比较,结果表明该算法可以将分割阈值稳定在5个像素之内,运算速度比基本遗传算法提高了9.5%,是一种有效的图像阈值分割新方法。