基于遺傳算法的圖像分割的研究

摘 要:遺傳算法是對生物進化論中自然選擇和遺傳學機理中生物進化過程的模擬來計算最優解的方法。遺傳算法具有眾多的優點，如魯棒性、并行性、自適應性和快速收斂，可以應用在圖像處理技術領域中圖像分割技術來確定分割閾值。圖像分割是圖像處理技術的研究對象之一，它對于圖像特征提取、圖像識別等圖像處理技術等有著重要意義。主要研究基于遺傳算法的圖像分割效果，采用Matlab軟件進行仿真實驗，對不同圖像分割算法的效果進行比較。實驗表明，遺傳算法是處理圖像分割的優秀算法，圖像分割效果相比于傳統的圖像分割算法更加優秀。

關鍵詞:圖像分割; 閾值計算; 遺傳算法; 圖像特征

中圖分類號:TP919.8 文獻標識碼:A

文章編號:1004-373X(2010)14-0042-03

Image Segmentation Based on Genetic Algorithm

CHEN Jie， FU Yan

(Guangdong Institute of Science Technology， Guangzhou 510640， China)

Abstract: Genetic algorithm is an optimal solution method of using natural selection in biological evolution and biological evolution in genetic mechanism. Genetic algorithm has many advantages such as robustness， parallel， adaptive， and fast convergence， can be used in the field of image processing to determine the threshold value. Image segmentation is one of the objects of image processing， it is meaningful to the image feature extraction， image recognition and other image processing technologies. The image segmentation effect based on genetic algorithm of using MATLAB software to simulate the different image segmentation algorithms and compare the result .Experiments indicate that the genetic algorithm is outstanding to deal with the image segmentation ，the results is more outstanding than traditional image segmentation algorithm.

Keywords: image segmentation;threshold computation;genetic algorithm; image feature

0 引 言

圖像分割是圖像處理中的一項關鍵技術，隨著20世紀數字圖像處理技術的興起而受到人們的廣泛深入的研究，提出了很多優秀的算法。但這些算法往往只在某一個方面表現出優秀的解決問題的能力，在另外的一些領域則需要其他的圖像分割算法。因此，現有的圖像分割算法并沒有一般意義上的通用性。另外，圖像分割效果的評估也沒有相應的評判標準，通常的處理方式只能是具體問題具體分析。圖像的分割是以灰度值作為分割的依據，通過各個像素的灰度值和事先確定的閾值的比較來分割圖像。從算法中可以看出，如何確定最合適的閾值成為處理好圖像分割的關鍵，這自然成為一直以來分割算法研究的焦點。……