基于遗传算法的变电站设备图像分割研究
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基于遗传算法的变电站设备图像分割研究
作者:张鹏 Publish: 2007-7-23 Hits:-
【中文题名】 基于遗传算法的变电站设备图像分割研究
【英文题名】 Studies of the Image Segmentation of Transformer Substation Equipment Based on Genetic Algorithm
【学科专业】 通信与信息系统
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2007-7-23
【中关键词】 变电站设备图像,图像分割,遗传算法,模糊熵,,
【英关键词】 Images of substation equipments,image segmentation,genetic algorithm,fuzzy entroy,
【分类导航】 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>>
【论文摘要】  本文概述了图像分割理论,总结了图像阈值分割方法,并提出了图像分割中的改进信号增强算法,包括直方图均衡化和噪声抑制技术。讨论了目前遗传算法应用于图像分割的研究现状,给出了两种遗传分割算法的原理、过程、实验结果及分析,展望了遗传算法应用于图像分割的研究发展方向。 在分析变电站设备图像特点基础上,改进设计一种基于改进遗传算法与模糊熵的图像分割算法。设计了基于后验概率划分的新隶属度函数和模糊熵准则,依据最大模糊熵准则采用遗传算法寻求各模糊参数的优化组合,进而确定图像的分割阈值。该算法在初始化种群、自适应参数控制、变异操作等方面均提出了新的方法,提高了算法效率。实验结果证明,针对较差光照环境下采集的变电站设备图像,本文算法能更有效地将目标与背景相分离,为提高图像识别的准确度提供了良好的基础条件。
【论文题纲】
中文摘要 3
英文摘要 3-6
第一章 前言 6-10
1.1 远程视频监控与识别系统概述 6-7
1.2 相关课题前期研究成果 7
1.3 国内外研究现状 7-9
1.4 论文的主要工作 9-10
第二章 图像分割与图像增强方法 10-23
2.1 图像分割问题描述及分割算法分类 10-12
2.2 阈值分割方法研究 12-17
2.2.1 阈值的分类 12-13
2.2.2 基于各像素的阈值分割方法 13-15
2.2.3 基于区域性质的阈值分割方法 15
2.2.4 基于坐标位置的阈值分割方法 15-16
2.2.5 基于过渡区的阈值分割方法 16-17
2.3 弱光照图像增强方法及其改进 17-22
2.3.1 改进的光照补偿方法 17-20
2.3.2 噪声抑制技术 20-22
2.4 本章小结 22-23
第三章 遗传算法及应用 23-31
3.1 遗传算法理论与方法分析 23-27
3.1.1 遗传算法的基本流程 23-24
3.1.2 遗传算法的基本要素 24-25
3.1.3 遗传算法特点分析 25-27
3.2 遗传算法应用研究 27-30
3.3.1 遗传算法的应用范围 27-28
3.3.2 遗传算法应用中的关键问题 28-29
3.3.3 遗传算法应用于图像分割的研究方向 29-30
3.3 本章小结 30-31
第四章 遗传算法优化图像阈值分割 31-36
4.1 遗传算法优化模糊C-均值图像分割方法 31-33
4.1.1 算法原理 31-32
4.1.2 遗传算法优化基本步骤 32-33
4.1.3 变电站设备图像分割实验及结果 33
4.2 遗传算法优化最大类间后验交叉熵图像分割方法 33-35
4.2.1 算法原理及优劣分析 33-34
4.2.2 遗传算法优化步骤 34
4.2.3 变电站设备图像分割实验及结果 34-35
4.3 本章小结 35-36
第五章 基于改进遗传算法和模糊熵的图像分割方法 36-47
5.1 基于后验概率的最大模糊熵准则 36-39
5.2 遗传算法优化方案及其参数选择 39-42
5.2.1 编码方案及控制参数的确定 39-41
5.2.2 算法的步骤和流程框图 41-42
5.3 弱光照变电站设备图像分割实验 42-46
5.3.1 参数设定及程序实现 42
5.3.2 实验结果及分析 42-44
5.3.3 变电站现场目标识别实验 44-46
5.4 本章小结 46-47
结束语 47-49
参考文献 49-52
致谢 52-53
在学期间发表的学术论文和参加科研情况 53
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.388614
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