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    基于并行遺傳算法的圖像分割的設計與實現.pdf 62頁

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    • 上傳作者 hp20083(上傳創作收益人)
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    獨創性聲明 本人聲明所呈交的學位論文是本人在導師指導下進行的研究工作和取得的 研究成果,除了文中特別加以標注和致謝之處外,論文中不包含其他人已經發表 或撰寫過的研究成果,也不包含為獲得丞望王些太堂或其他教育機構的學位或 證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均已在論文 中作了明確的說明并表示了謝意。 簽字只期:夕衫舞3月.為R 學位論文作者張擎弘 f 學位論文版權使用授權書 本學位論文作者完全了解云洼互些太堂有關保留、使用學位論文的規定。 特授權云洼王些太堂可以將學位論文的全部或部分內容編入有關數據庫進行 檢索,并采用影印、縮印或掃描等復制手段保存、匯編以供查閱和借閱。同意學 校向國家有關部門或機構送交論文的復印件和磁盤。 (保密的學位論文在解密后適用本授權說明) 學位論文作者簽名: 凇細 導師簽名: 詩、需 簽字R期:批-7年工月≯妒 簽字只期:妒產2月為同 l 學位論文的主要創新點 一、對于在最大熵分割圖像中傳統尋求最佳閾值方法的不足,采用并行遺傳 算法,來搜尋最佳閾值,不僅提高了尋優的速度,而且保證了圖像分割的質量。 二、在多核環境下,用OpenMP并行編程技術,實現了并行遺傳算法的多線 程并行,提高了算法的加速比和效率。 第一章緒論 第一章緒論 1.1課題研究背景 在圖像的研究和應用中,人們往往僅對圖像中的某些部分感興趣,這些部分 常稱為目標或前景(其他部分稱為背景),它們一般對應圖像中特定的、具有獨 特性質的區域。為了辨識和分析目標,需要將它們分離提取出來,在此基礎上才 有可能對目標進一步利用。圖像分害lJ(imageSegmentation),就是指把圖像分成各 具特性的區域,并提取出感興趣目標的技術和過程。這里特性可以是像素的灰度、 顏色、紋理等,預先定義的目標可以對應單個區域,也可以對應多個區域。圖像 分割是數字圖像處理中的關鍵技術之一,是進一步進行圖像識別、分析和理解的 基礎。 圖像分割不僅得到廣泛的重視和研究,在實際中也得到大量的應用。圖像分 割在不同領域中有時用其它名稱,如目標輪廓(ObjectLineation)技術,閾值化 (Thresholding)技術,圖像區分或求差(Image Detection)技術,目標識矍JlJ(TargetRecognition)技術,目標跟蹤(TargetTracking)技 術等,這些技術本身或核心實際上都是圖像分割技術。 圖像分割幾乎出現在有關圖像處理的所有領域,并涉及各種類型的圖像。主 要表現在: (1)醫學影像分析:通過圖像分割將醫學圖像中的不同組織分成不同的區 域,以便更好的幫助分析病情,或進行組織器官的重建等。如腦部MR圖像分割, 血管圖像的分割,腿骨CT切片的分割等。 (2)軍事研究領域:通過圖像分割為目標自動識別提供特征參數。如合成 孔徑雷達圖像中目標的分割,小目標檢測等都需要預先進行圖像分割。 (3)遙感氣象服務:通過遙感圖像分析獲得城市地貌,作物生長狀況等; 云圖中的不同云系分析,氣象預報等也都離不開對圖像的分割。 (4)交通圖像分析:通過分割把交通監控獲得的圖像中的車輛目標從背景 中分割出來,車牌識別等。 (5)面向對象的圖像壓縮和基于內容的圖像數據庫查詢:將圖像分割成不 同的對象區域,以提高壓縮編碼效率;通過圖像分割提取特征便于網頁分類、搜 索等。 在這些應用中,圖像分割通常是為了進一步對圖像進行分析、識別、編碼壓 縮等,分割的準確性直接影響后續任務的有效性和正確性,因此圖像分割具有十 天津工業大學碩士學位論文 分重要的意義。 1.2圖像分割研究發展現狀 1.2.1圖像分割研究情況

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