[发明专利]一种基于遗传算法的图像边缘检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于遗传算法的图像边缘检测方法，其特征在于，包括步骤：

S100生成初始种群；所述初始种群包括若干个图像边缘点；

S200对各个图像边缘点进行运算，得到各个图像边缘点的适应度值；

S300判断所述适应度值是否达到平均适应度值；若是，执行步骤S400；

S400选取达到所述平均适应度值对应的图像边缘点；

S500调整各个选取的图像边缘点的交叉概率；所述步骤S500根据下列公式(2)进行调整各个选取的图像边缘点的交叉概率Pc：

其中，是最大交叉概率，是最小交叉概率，是种群的最大适应度值；为种群的平均适应度值，是进行交叉操作的两个图像边缘点的适应度值中较大的适应度值，f为每个图像边缘的适应度值；

S600根据调整后交叉概率和预设变异概率，对所述选取的图像边缘点进行交叉变异操作，得到下一代种群；

S700判断所述下一代种群是否满足预设终止条件；若是，执行步骤S800；否则，返回步骤S200；

S800获取目标图像边缘点，根据所述目标图像边缘点的灰度值进行图像边缘检测。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤S700还包括步骤：

S710判断所述下一代种群的平均适应度值是否达到预设适应度值；若是，执行步骤S800；否则，返回步骤S200。

3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤S700包括步骤：

S720统计种群的更新次数；

S730判断所述更新次数是否达到预设迭代次数；若是，执行步骤S800；否则，返回步骤S200。

4.根据权利要求1-3任一项所述的基于遗传算法的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤S500包括步骤：

S510根据各自的适应度值，进行计算得到各自对应的调整后交叉概率；

所述步骤S600包括步骤：

S610判断各个图像边缘点的随机数是否大于等于自身的调整后交叉概率；若是，执行步骤S620；否则，执行步骤S640；

S620将大于等于自身的交叉概率的图像边缘点，按照各自的适应度值的大小顺序进行排序；

S630将适应度值相邻的图像边缘点进行交叉操作；

S640根据所述预设变异概率进行变异操作。

5.根据权利要求1所述的基于遗传算法的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤S200中根据下列公式(1)进行运算得到所述适应度值：

(1)

其中，f(t)为每个图像边缘点的适应度值，t表示待处理图像的灰度值阈值，w₁(t)表示图像中灰度值小于阈值t的像素的个数，w₂(t)表示图像中灰度值大于阈值t的像素的个数，u₁(t)表示图像中的灰度值小于阈值t的像素的平均灰度值，而u₂(t)则表示图像中灰度值大于阈值t的像素的平均灰度值。