基于遗传算法的图像阈值分割文献综述

图像分割是图像处理和计算机视觉领域的关键技术之一，其目标是将图像分割成具有相似特征的区域，以便于后续的图像分析和理解。

阈值分割作为一种简单高效的图像分割方法，一直备受关注。

然而，传统的阈值分割方法在处理复杂图像时存在局限性，难以自适应地确定最佳阈值。

遗传算法作为一种全局优化算法，具有较强的搜索能力，能够有效地解决阈值选择问题。

本文综述了基于遗传算法的图像阈值分割方法的研究进展，首先介绍了图像分割和阈值分割的基本概念，然后重点阐述了遗传算法在图像阈值分割中的应用，包括单阈值分割和多阈值分割，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。

此外，本文还讨论了基于遗传算法的图像阈值分割方法的改进方向，如自适应参数调整、混合遗传算法设计和算法效率优化等方面。

最后，对该领域未来的发展趋势进行了展望。

关键词：图像分割；阈值分割；遗传算法；单阈值；多阈值

#1.1图像分割
图像分割是将图像划分成多个具有相似特征区域的过程，是图像处理和计算机视觉领域的关键步骤。

其目的是简化图像表示，提取更有意义的特征，以便于后续的图像分析和理解。