一种基于Q学习的图像阈值确定方法

摘要：

图像的阈值在图像处理中非常重要.直方图法是常用的阈值确定方法,但无法很好地确定非双峰图像的阈值.强化学习是通过与环境的交互来学习,Q学习是强化学习的一种主要的方法.本文介绍一种使用Q学习算法确定最优阈值的方法.在该算法中,Agent从一个恒定的阈值开始,并把它应用到图像.在客观的情况下,回报是在黑色像素的比率、对象区域、公差面积的偏差、对象的数量的基础上被定义的.Agent将环境状态映射到适当的动作,并尝试获得最大回报.实验表明,所提出的方法可以用客观或主观的方式整合人的专业知识,以克服现有方法的不足之处.

关键词：强化学习、图像处理、阈值、Q学习

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：113-115