一種基于改進(jìn)遺傳算法的圖像分割算法應(yīng)用的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在圖像處理到分析階段，最核心的環(huán)節(jié)即為圖像分割。所謂圖像分割，即綜合考慮圖像的灰度、顏色以及幾何狀態(tài)等特征以后，將圖像進(jìn)行劃分，劃分后產(chǎn)生的每個(gè)區(qū)域都具有自己的特色，再將其中自己需求的部分分割出來(lái);在通常情況下，我們主要運(yùn)用以下三種方式進(jìn)行圖像分割，即閾值分割法，邊緣檢測(cè)法以及區(qū)域分割法等，在上述三種方法中，最常見(jiàn)的方法為第一種，這種方法中，最通用的確定閾值的方法即為最大類間方差準(zhǔn)則，即OTSU。圖像有其不同的復(fù)雜性，并不是所有圖像在使

2、用OTSU算法處理后都具有理想的分割效果，這也是圖像分割技術(shù)存在的常見(jiàn)問(wèn)題。
　　本文形成的成果及理論意義如下:首先，研究了一種改進(jìn)的OTSU法，在該改進(jìn)OTSU法中引進(jìn)了一種新的度量，這種度量?jī)?nèi)聚性的變量是分割目標(biāo)與圖像背景間的平均方差。為了避免目標(biāo)與背景類間距不夠理想，本文引入兩類平均方差的概念，力求使其值內(nèi)聚性夠理想，平衡類內(nèi)像素勻值以達(dá)到較好的分割效果。
　　其次，對(duì)于傳統(tǒng)遺傳算法的缺點(diǎn)，提出了基于改進(jìn)遺傳算法的圖像

3、分割方法，優(yōu)化了解決方案。尤其是自適應(yīng)的變異算子選擇，是考慮了遺傳算法的特點(diǎn)，及算法實(shí)際運(yùn)行效率而引入的。實(shí)驗(yàn)證明，改進(jìn)的算法對(duì)于有噪聲干擾的灰度圖像有較好的分割質(zhì)量，同時(shí)利用改進(jìn)方案，與傳統(tǒng)的分割方法相比明顯提高了運(yùn)行時(shí)間。
　　最后，本文形成了一種改進(jìn)遺傳算法與改進(jìn)OTSU法相結(jié)合的圖像分割算法。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，該算法能夠在保持群體多樣性的同時(shí)加快收斂速度，閾值計(jì)算時(shí)間比二維OTSU圖像分割法縮短了約63％;比基本遺傳算法縮短了