摘 要 该文提出了一种新的图像阈值分割算法。该算法通过求取最大模糊熵准则下，灰度均值直方图的最佳模糊划分 参数来确定两个模糊集 和 ，图像分割阈值即选取为两个模糊集的交点。该算法用 的模糊熵定义适应度函数， . / 01234 采用改进的遗传算法寻求最佳模糊参数。该文对遗传算法的改进包括，给出了缩短染色体码长的编码方法和性能良好的 改进的单点交叉算子和均匀变异算子。实验结果表明，该算法的分割效果与二维模糊熵算法接近，而计算时间还没有用 到二维模糊熵算法的一半。

遗传算法在图像分割中的应用，有在一维和二维最大熵分割中的基本算法的实现及改进后的实现，自己看看吧。-Genetic algorithm in image segmentation, there is at one and two dimensional maximum entropy partitioning in the realization of the basic algorithms and improved to achieve their own look.

图像分割算法，改进的二维最大熵遗传算法研究-Image segmentation algorithm, the improved genetic algorithm for two-dimensional maximum entropy

采用MATLAB语言编程实现了基于遗传算法的最大熵单阈值、最大熵双阈值、二维最大熵单阈值图像分割和基于最大类间方差遗传算法的图像分割-Through the study of threshold segmentation method and genetic algorithm theory, matlab programming language used to achieve the genetic algorithm based on maximum entropy single thre