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[IEEE 2018 5th International Conference on Systems and Informatics (ICSAI) - Nanjing, China (2018.11.10-2018.11.12)] 2018 5th International Conference on Systems and Informatics (ICSAI) - An Improved Image Segmentation Method Based on Maximum Fuzzy Entropy and Quantum Genetic Algorithm

DOI：10.1109/ICSAI.2018.8599387 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： Image segmentation is a key technology in the image processing field. In the traditional image segmentation method, the selection of the threshold is the core of the image segmentation. In the fuzzy set theory, the fuzzy entropy is used to find the optimal threshold of the image segmentation. In this paper, the maximum fuzzy entropy is used to determine the optimal threshold of the image segmentation. The quantum genetic algorithm is used to find the optimal threshold of the image segmentation. The experimental results show that the image segmentation method based on maximum fuzzy entropy and quantum genetic algorithm has better segmentation effect and higher efficiency.
作者：
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

To improve image segmentation by using maximum fuzzy entropy and quantum genetic algorithm to determine optimal thresholds.

研究成果

The method based on maximum fuzzy entropy and quantum genetic algorithm achieves better segmentation results with higher efficiency compared to traditional methods.

研究不足

Not detailed in the provided content; may include computational complexity or dependency on algorithm parameters.

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