遗传算法的双阈值图像分割

资 源 简 介

遗传算法的双阈值图像分割

详 情 说 明

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，广泛应用于图像处理中的阈值分割问题。双阈值图像分割通过设置两个阈值，将图像分为前景、背景和中间过渡区域，相比单阈值方法能更精准地处理复杂图像。

KSW方法（Kapur-Sahoo-Wong）是基于最大熵原理的阈值选取方法，结合遗传算法可以高效搜索最优双阈值。遗传算法的编码方式通常采用二进制或实数表示阈值，适应度函数则基于KSW熵值最大化，确保分割后的类间差异最明显。

该方法的优势在于全局寻优能力强，能避免陷入局部最优解，适合处理噪声较多或光照不均的图像。实际应用时，需合理设置种群规模、交叉和变异概率等参数，以提高收敛速度和分割效果。