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圖像分割是圖像預(yù)處理中的關(guān)鍵步驟，是更高層次網(wǎng)像識別和理解的基礎(chǔ)，是圖像處理中不可忽視的存在。閾值分割是圖像分割中常用的方法，因?yàn)樗唵尾⑶矣行?，?a target='_blank' class='arckwlink_none'>計(jì)算機(jī)視覺以及圖像識別等方面被廣泛使用，人們熟知的閾值分割方法有最大熵法KSW、最大類間差法（OtSU）和區(qū)域生長法等。
Otsu法基于圖像的一維直方網(wǎng)灰度信息，以目標(biāo)和背景的類間方差最大作為閾值選取準(zhǔn)則，一方面南于圖像的灰度直方圖不一定出現(xiàn)明顯的峰和谷，另一方面，岡片受到噪聲干擾、光照不均勻等不利因素影響時(shí)，致使分割效果不佳。劉健莊等人將Otsu法推廣到適合二維直方圖的情況，考慮了像素的鄰域灰度信息，使得分割效果有了較大的改善，但同時(shí)所帶來的計(jì)算量也是驚人的。為了克服此缺點(diǎn)，許多學(xué)者提出了多種基于二維Otsu的快速算法。
考慮到量子遺傳算法在函數(shù)尋優(yōu)方面的快速性，本文將傳統(tǒng)的二維Ot.su法與改進(jìn)的自適應(yīng)量子遺傳算法結(jié)合起來，并將其運(yùn)用到圖像閾值分割中。本文所采用改進(jìn)的自適應(yīng)量子遺傳算法，該算法將量子比特用于染色體的編碼，通過量子旋轉(zhuǎn)門實(shí)現(xiàn)染色體向最大適應(yīng)度方向進(jìn)化，利用Hadamard門實(shí)現(xiàn)染色體種群的變異操作，熊夠根據(jù)種群進(jìn)化代數(shù)自適應(yīng)動態(tài)地調(diào)整量子旋轉(zhuǎn)角步長，能夠快速有效的得到最佳分割閾值，取得了較好的分割效果。
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