[发明专利]一种基于有向交叉遗传算法和二维最大熵阈值分割算法的图像分割方法

摘要

本发明公开了一种基于有向交叉遗传算法和二维最大熵阈值分割算法的图像分割方法，方法包括以下步骤：获取图像并计算二维直方图；生成初始种群；计算适应度值并保存精英个体；设置算法参数；对种群进行遗传操作包括选择选择操作、有向交叉、变异操作，并计算变异个体适应度值；保留精英个体；判断是否满足终止条件，若满足条件即获取最优个体作为阈值进行图像分割，若不满足条件返回遗传操作步骤。本发明将有向交叉遗传算法推广到二维情形并与二维最大熵图像分割相结合，解决了遗传算法在图像阈值寻优时具有盲目性的问题，极大提高了使用遗传算法进行图像分割的速度和准确率。

主权项

1.一种基于有向交叉遗传算法和二维最大熵阈值分割算法的图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取图像，计算图像的灰度值‑平均灰度值二维直方图；(2)根据直方图的阈值取值范围，随机生成N个灰度值‑平均灰度值数据对，将此N个数据对直接作为有向交叉遗传算法初始种群个体；(3)计算种群个体的二维熵值作为适应度值，并选择适应度值最大的个体作为初始精英个体；(4)设置有向交叉遗传算法参数：交叉概率Pc、变异概率Pm、最大迭代次数Maxgen；(5)对种群进行选择操作；(6)对选择后种群以Pc概率进行有向交叉操作；(7)对交叉后种群以Pm概率进行变异操作，并计算变异个体适应度值；(8)保留精英个体操作，将前一代精英个体随机替换当前种群中的一个个体，并选择当前种群适应度值最大的个体作为新的精英个体；(9)判断是否满足终止条件，若不满足终止条件则返回步骤(5)，如满足终止条件则取得当前种群适应度值最大的个体灰度值作为分割阈值，并根据此阈值执行图象分割操作。