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基于改进二维熵-量子遗传算法的图像多阈值变化检测方法
基于改进二维熵-量子遗传算法的图像多阈值变化检测方法
摘要：在数字图像处理领域，图像的阈值分割是一种非常重要且常用的技术方法。然而，传统的单阈值方法在处理复杂的图像情况下效果较差。为了解决这个问题，本文提出了一种基于改进二维熵-量子遗传算法的图像多阈值变化检测方法。该方法通过优化的二维熵-量子遗传算法，实现图像多阈值的自动检测，从而提高了图像分割的准确性和效率。实验证明，该方法在处理复杂图像时能够获得较好的性能。
关键字：图像分割、阈值、二维熵、量子遗传算法
1.引言
图像分割在计算机视觉和图像处理领域有着广泛的应用，其目的是将图像划分为具有相似特征的区域。阈值分割是图像分割的一种常用方法，它将图像像素值按照某个阈值进行分割，使得图像的前景和背景能够被清晰地区别开来。然而，传统的单阈值方法往往在处理复杂的图像情况下效果较差，因此需要引入多阈值的概念来提高图像分割的准确性。本文提出了一种基于改进二维熵-量子遗传算法的图像多阈值变化检测方法，通过优化的算法实现多阈值的自动检测。
2.相关工作
2.1二维熵
二维熵是熵的扩展概念，用于描述二维随机变量的信息量。在图像分割中，二维熵可以用于度量像素之间的相似性或差异性。二维熵越大，表示图像的灰度分布越广泛，视觉上差异越大。
2.2遗传算法
遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，通过优胜劣汰的策略搜索最优解。在图像分割中，遗传算法可以应用于优化阈值的选择和图像分割的过程。
3.方法
3.1二维熵-量子遗传算法
本文采用了二维熵-量子遗传算法来实现图像多阈值的自动选择。首先，根据图像的像素分布计算二维熵矩阵。然后，利用量子遗传算法对阈值进行优化选择，使得图像的多个区域可以被清晰地分割。
3.2改进的遗传算子
为了提高算法的搜索性能，本文对遗传算法中的交叉和变异算子进行了改进。在交叉算子中，采用了多点交叉的方法，增加了算法的搜索空间。在变异算子中，采用了自适应变异的策略，根据当前种群的适应性动态调整变异概率。
4.实验与结果
本文使用了多个复杂的图像数据集进行了实验验证。通过比较本文方法与传统单阈值方法和其他多阈值方法的性能，证明了本文方法在图像分割中的优越性。实验结果显示，本文方法能够获得更准确的多阈值选取，并且具有较高的运行效率。
5.结论和展望
本文提出了一种基于改进二维熵-量子遗传算法的图像多阈值变化检测方法。通过优化的算法实现了图像的多阈值自动选择，提高了图像分割的准确性和效率。实验证明了本文方法在处理复杂图像时的优越性，但仍有一些问题需要进一步研究和改进，包括算法的参数选择和性能优化等方面。
参考文献：
[1]LiuJ,etal.ImprovedQuantumGeneticAlgorithmBasedonTwo-DimensionalEntropyforMultilevelThresholdingSegmentationofImages[J].InternationalJournalofComputationalIntelligenceandApplications,2013,12(02):1350010.
[2]DengJ,etal.Amulti-levelthresholdingimagesegmentationalgorithmbasedon2Dentropyandquantum-inspiredevolutionaryclustering[J].Optik-InternationalJournalforLightandElectronOptics,2021,243:166858.