基于改进遗传算法的图像分割方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进遗传算法的图像分割方法，主要解决现有技术对具有复杂背景下的目标图像进行分割时，分割精度不够，会丢失图像原有信息的问题。其实现方案时：1.将输入的彩色RGB图像处理成灰度图pic；2.生成初始种群p，并对种群p中的所有个体进行处理；3.将种群p中的个体值进行求和并将结果作为参数来构建改进后的个体适应度函数；4.将改进后的个体适应度函数作为遗传算法中的适应度函数，对种群中的个体进行迭代运算，获得最佳分割图像的阈值g；5.使用最佳分割阈值进行目标图像分割。本发明专利技术可用于在复杂背景下的可见光目标检测。

【技术实现步骤摘要】
基于改进遗传算法的图像分割方法
本专利技术属于图像处理
，特别涉及一种图像分割方法，可用于在复杂背景下的可见光目标检测。
技术介绍
伴随着以计算机技术为标志的信息化技术快速发展，人类社会的数字化程度越来越高。与此同时，处理数字化对象的技术与手段也在不断地更新。图像，是物体透射或者反射的光信息，通过人的视觉系统在大脑中形成的印象或认知，作为一种信息载体，其具有直观、便捷、易于理解和感知等其他信息载体不具备的特性。工程上，将数字图像定义为计算机可以存储和处理的图像。利用计算机等设备对数字图像进行处理，可以采用降噪、增强、复原、分割、提取特征等方法和技术。图像分割是数字图像获取到数字图像分析的关键一步。图像分割是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并获得感兴趣目标的技术和过程。现有的图像分割常用技术有大津阈值分割法，边缘检测法，基于神经网络模型法等。其中：大津阈值分割法是一种自动的非参数非监督的门限选取法。该方法的缺点在于,要求得最佳阈值,需要遍历灰度范围内的所有像素并计算出方差,当计算量大时效率会很低。同时,在实际图像中,由于图像本身灰度分布以及噪声干扰等因素的影响,仅利用灰本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进遗传算法的图像分割方法，其特征在于：包括如下：(1)将输入的彩色RGB图像处理成灰度图pic；(2)根据遗传算法生成种群p，并进行初始化：2a)在灰度图pic中随机选取个体构造出初始种群p；2b)为初始种群p中的每一个个体的值，进行十进制到八位二进制的转换；(3)构造个体适应度函数fitness(1,i)：3a)对(2)中生成初始种群p中的所有个体值进行求和，得到和值csum；3b)根据3a)的计算结果，获得每个个体的阈值b(1,i)：b(1,i)＝csum*255/(28‑i) 1≤i≤psize其中，psize为种群规模；csum对初始种群p中所有个体值求和的结果；3c)遍...

【技术特征摘要】
1.一种基于改进遗传算法的图像分割方法，其特征在于：包括如下：(1)将输入的彩色RGB图像处理成灰度图pic；(2)根据遗传算法生成种群p，并进行初始化：2a)在灰度图pic中随机选取个体构造出初始种群p；2b)为初始种群p中的每一个个体的值，进行十进制到八位二进制的转换；(3)构造个体适应度函数fitness(1,i)：3a)对(2)中生成初始种群p中的所有个体值进行求和，得到和值csum；3b)根据3a)的计算结果，获得每个个体的阈值b(1,i)：b(1,i)＝csum*255/(28-i)1≤i≤psize其中，psize为种群规模；csum对初始种群p中所有个体值求和的结果；3c)遍历灰度图pic的每个像素点pic(x,y)，统计低于阈值b(1,i)像素点数的总和ll，及这些像素点数对应的像素值之和ls；统计出高于阈值b(1,i)像素点数总和hn，及这些像素点数对应的像素值之和hs，3d)根据3c)的统计结果，分别获得低于阈值b(1,i)的像素平均灰度值low与高于阈值b(1,i)的像素平均灰度值high：当ll为0时low取0当hn为0时high取03e)根据(3c)和(3d)的结果，得到改进后的个体适应度函数：fitness(1,i)＝|ll·hn(low-high)|；(4)将改进后的个体适应度函数作为遗传算法中的适应度函数，对种群中的个体进行迭代运算，获得最佳分割图像的阈值g；(5)遍历灰度图像pic，并将每个像素点值与最佳阈值g进行比较：若像素点值大于等于最佳阈值g时，则给该像素点值赋0；若像素点值小于最佳阈值g时，则给该像素点值赋255；当遍历完成后，得到一幅白色像素点部分与黑色像素点部分被分隔开的二值图像，即原图像灰度图分割后的结果。2....

【专利技术属性】
技术研发人员：李林，刘思成，姬红兵，张文博，臧博，
申请(专利权)人：昆山智易知信息科技有限公司，陕西汇智易知信息科技有限公司，西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32