Detta dokument beskriver ett evolutionärt tillvägagångssätt för oövervakad bildsegmentering i gråskala som automatiskt delar in en bild i dess beståndsdelar. Syftet med denna algoritm är att producera exakt segmentering av bilder med hjälp av intensitetsinformation tillsammans med grannrelationer. I detta papper, fuzzy c-means clustring hjälper till att generera populationen av genetisk algoritm som där automatiskt segmentera bilden. Denna teknik är en kraftfull metod för bildsegmentering och fungerar för både enkel- och multifunktionsdata med rumslig information. Validitetsindex har använts för att introducera en robust teknik för att hitta antalet komponenter i en bild. Experimentella resultat visade att algoritmen genererar en segmenterad bild av god kvalitet.
Halder m.fl. REF beskrev en GA-baserad metod för gråskalans bildsegmentering som automatiskt delar in en bild i dess beståndsdelar.
Dynamic Image Segmentation using Fuzzy C-Means based Genetic Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}