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圖像分割是圖像預處理中的關鍵步驟，是更高層次網像識別和理解的基礎，是圖像處理中不可忽視的存在。閾值分割是圖像分割中常用的方法，因為它簡單并且有效，在計算機視覺以及圖像識別等方面被廣泛使用，人們熟知的閾值分割方法有最大熵法KSW、最大類間差法（OtSU）和區域生長法等。
Otsu法基于圖像的一維直方網灰度信息，以目標和背景的類間方差最大作為閾值選取準則，一方面南于圖像的灰度直方圖不一定出現明顯的峰和谷，另一方面，岡片受到噪聲干擾、光照不均勻等不利因素影響時，致使分割效果不佳。劉健莊等人將Otsu法推廣到適合二維直方圖的情況，考慮了像素的鄰域灰度信息，使得分割效果有了較大的改善，但同時所帶來的計算量也是驚人的。為了克服此缺點，許多學者提出了多種基于二維Otsu的快速算法。
考慮到量子遺傳算法在函數尋優方面的快速性，本文將傳統的二維Ot.su法與改進的自適應量子遺傳算法結合起來，并將其運用到圖像閾值分割中。本文所采用改進的自適應量子遺傳算法，該算法將量子比特用于染色體的編碼，通過量子旋轉門實現染色體向最大適應度方向進化，利用Hadamard門實現染色體種群的變異操作，熊夠根據種群進化代數自適應動態地調整量子旋轉角步長，能夠快速有效的得到最佳分割閾值，取得了較好的分割效果。
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