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文檔簡介
1、圖像分割主要是把特定的感興趣的區(qū)域提取出來的技術(shù)，它是圖像識別、圖像檢測和圖像匹配中的關(guān)鍵步驟，從圖像處理到圖像分析起到了樞紐的作用，在圖像工程中占著極為重要的位置。閾值圖像分割是圖像分割中的一個重要技術(shù)，它是從目標圖像的灰度直方圖中選取一個所需的分割閾值，然后根據(jù)這個閾值對目標圖像進行分割的方法。
本文首先對全局閾值分割算法進行了研究，在基于全局閾值的基本分割算法的基礎(chǔ)上，提出了基于二維直方圖的多閾值分割算法。多閾值分割算法
2、對低對比度的圖像具有較好的分割效果。針對多閾值分割算法較高的時間復(fù)雜度問題，采用了改進的遺傳算法優(yōu)化算法的分割時間。在基本的遺傳算法的基礎(chǔ)上改進種群個體選擇，讓優(yōu)秀的種群個體直接進入進化，改進選擇算子選擇、變異算子選擇，提高了遺傳算法的計算效率，使遺傳算法的收斂結(jié)果更加精確。
本文最后將多閾值分割算法應(yīng)用于蘋果樹中的紅色蘋果的定位。為了保證定位蘋果的完整性，又對多閾值算法分割之后的圖像進行二次處理，其中二次處理包括通過高閾值圖
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