基于遗传算法实现数字图像边缘检测

关键 词 中 图分 类 号
Ｅｄ ｅ Ｄ ｅ ｅ ｔｏ ｃ ｎｉ ｕ ｓ ｄ ｏ ｅ ｅ ｉ ｇ ｒｔ ｇ ｔ ｃ ｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｑ ｅ Ｂａ ｅ ｎ Ｇ ｎ ｔｃＡｌ ｏ ｉｈｍ
Ｗ ｕ Ｘｉ ｏ ｉ Ｚｈ ｎ ｎ ａｌ ｎ ａ ｇ Ｄｏ ｇ
（ ｉ ９ ，Ｎｏ ９ ９ １ Ｔｒ ｏ ｓ ｏ Ｕｎ ｔ ６ ． ２ ４ ｏ ｐ ｆ ＰＬＡ ，Ｈ ｕ ｕ ａ １ ５ ０ ） ｌｄ ｏ ２ ０ １
吴晓琳等 ： 于遗传算法实 现数字 图像边缘检测 基
总第 ２ ７ ０ 期
２ ２ 适应度 的计 算 ． 适 应度 函数 相 当于现实 生物 界进 化 的环 境 ， 它 直 接地 影响生 物进 化 的结果 ， 以适 应 度 函数 的设 所
计 十分 重要 。文 中所 处 理 的 染 色体 是 一 些 二值 化
总第 ２ ７ ０ 期 ２１ ０ １年第 ９ 期
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｉ ｅ ｔ ｏ ｉ ｇ ｎ ｅ ｉｇ ｈ ｐ Ｅｌｃ ｒ ｎ ｃ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ
Ｖｏ． １Ｎｏ ９ １３ ．
１ １７
基 于 遗 传 算 法 实现 数 字 图像 边 缘 检 测
吴 晓琳
（２ ４ 部 队 ９ ９９１ ６分队
１引 言
图像 最 基本 的特 征 就是边 缘 ， 谓边 缘 是 指 图 所
像 中像 素 灰 度 有 突 变 的
主
终产 生符 合要求 的结果边 缘 图像 。 那 些 像 素 的 集 合 ， 图 是 像 的一个 基 本 特 征 ， 通
过 边缘 检 测 可 以 大 大 减 ２ １ 初始 化子 群 ．
各代 价 因子 的值 由决 策数 来决 定 ， 面 给 出某 下
像素 点 Ｌ的代价 因子 决策数 。
像 素 点， Ｊ
化 。文 中每代 子群 中保 留适 应度 高 的染 色体 ， 淘汰 其余 染 色体 ， 对 染 色 体 采 样 处 理 ， 成 新 的染 色 再 生
体， 再进 行交叉 和 突然 变异 等过程 。
ｂ ｂ ａｎ ｄ ｂ ｈ ｓ ｍｅ ｈ ｄ ｅｏ ｔｉｅ ｙｔ ｉ ｔｏ ． Ｋ ｙ Ｗ ｏ ｄ ｇ ｎ ｔｃａ ｇ ｒｔ ｍ ，ｅ ｇ ｅ ｅ ｔｏ ｅ ｒｓ ｅ ｅ ｉ ｌｏ ｉ ｈ ｄ ｅ ｄ ｔ ｃ ｉｎ，ｆ ｎ ｓ ，ｃ ｏ ｓ ｉ ｅ ｓ ｒ ｓ ，ｍｕ ａ ｉ ｎ ｔ ｔｔ ｏ Ｃｌ ｓ ｍ ｂ ｒ ＴＰ３ １ ６ ａ ｓ Ｎｕ ｅ ０ ．
的边缘 图像 ， 其适 应度计 算 方法 如下 ［ 。 ３ 叫］ 染 色体 中任 一像 素点代 价值 为 ：
Ｆｔ ） Ｓ， 一
ｉ
咽 圆圈
ｗ ｉ （ ｚ Ｃｉｓ， ）
该 条染 色体 的代 价值 为 ：
Ｆｓ一 ∑ ＦＳ ） （） （， 一∑ ∑ ＺＣ（， ． ｚ Ｕ ｓ）
（ Ｒ ）３并保证 Ｄ（） 尺 ， 。／ ， 的值在［ ，］ ０ １之间 ， 出 １ 超
的值 令其 等 于 １ 。 通 过 以上过程 ， 可计算 出每条 染 色体 的代 价 就
值 ， 下来计 算每 条染 色体 的适 应度 。 接
图 ５ 交 叉 算例 示 意 图
ｆｔｅｓｉ一 （ｏｔｗｏｓ］ ｃｓ￣］” ｉ ｓＥ］ ｃｓＥ ｒｔ－ ｏｔｉ） ｎ 其 中 ｆｔｅｓｉ代 表 第 ｉ 染 色 体 的 适 应 度 ；ｏｔ ｉ ｓ［］ ｎ 条 ｃｓ Ｅ］ 表第 ｉ 染 色 体 的代 价 值 ，ｏ ｏｓ 代 表 ｉ代 条 ｃｓ［ ｒ ］ 本代染 色体 群 中最小 的代 价值 ， 值这 里设 定为 ２ 。
２ ３ 选择 ．
图 ３ 像 素 点 邻 域 结 构 图
模 仿 自然界 中适 者生 存 的过程 ， 留适 应 度 高 保 的染 色体 ， 淘汰 适应度 低 的染 色体 。将 适 应度 高 的 染色体 作 为下一 代 的父代 ， 对该 父 代 进行 交叉 和突 然变 异 的过程 ， 这样 就使 子群 向着 更 优解 的方 向进
张
东
１５ ０ ） ２ ０ １
葫芦 岛
摘
要
介 绍了遗传算法的基本原理 和算法步 骤 ， 并通过规定适应度计算 方法和设 定初始化子群 、 选择 、 交叉和变异等
遗 传 算 法 ； 缘 检 测 ； 应 度 ；交 叉 ； 异 边 适 变 Ｔ ３１６ Ｐ ０ ．
过程 的重要 参数 ， 实现 了该算法 在图像 边缘检测的应用 ， 实例 证明该方法可 以取得很好 的效果 。
具 体 算法 流程 图如 图 １ 所示 。 文 中采 用 遗 传 算 法 来 对 图像 进 行 边 缘 检 测 。
先 由原 始灰 度 图像 构成 初始 世代 群 体 ， 然后 将 每 幅
点 。然 后对 这些 二值 边缘 图像 进行 随机采 样 处 理 ，
进 而得 到初 始化 的子 群 ， 多 条 染 色体 ， 条 染 色 即 每
ｆ ｆ
其 中代 价 因子 Ｃ 分 五种 类 型 ： １ ）基 于 区域差 异 的代价 因子 ： （ ； ５，） ２ ）基 于边 缘厚 度 的代价 因子 ： ｆＳ ｚ ； Ｃ （ ，） ３ ）基 于 边缘 曲率 的代价 因子 ： （Ｓ，） Ｃ （ ｚ； ４ ）基于 边缘碎 裂 的代价 因子 ： （ ｚ ； Ｃ，Ｓ，） ５ 基 于边缘检测像 素数量 的代价 因子 ： （ ，） ） Ｓ 。
父 ：Ｏ １２ ３ ４ ５ ６ ７ 了 ： １２ ３４ ５ ６ ７ 体ｂｂ ｂ ｂ ｂＩ 体ｂｂ ｂ ｂ ｂｌ ｂ ｂ ｂ ｂ Ｏ ａａａａ
图 ４ 交 叉 互 换 示 意 图
图 ２ 代 价 因 子 决 策 树
文 中染 色体 是 二 值 边 缘 图像 ， 二 维 的 ， 要 是 需 对两条 染 色体从 随机 位置 进行 二维 矩 阵 交叉 互换 ，
２ ４ 交 叉 ．
该 过程是 对 两个染 色体 进行 换 组操 作 ， 于一 对
Ｃ
维 的染 色体 ， 是 对 两条 染 色 体 从 随机 位 置 开 始 ， 就
进行交 叉互换 ， 图 ４所示 。 如
父 ａａａａａａａａ ａ 体 Ｏ ｌ ］ 体 Ｏ １２３４５６７ ［ 了 ａ ａｂｂｂｂ ａ ａａ ３４５６ ７ ２
体代 表 着二值 边 缘 图像 。
收 稿 日期 ：０ １ ３月 １ ２１ 年 ８日， 回 日期 ：０ １年 ４月 ２ 修 ２１ ３日
作者简介 ： 晓琳 ， ， 吴 女 工程师 ， 研究方 向 ： 数据处理 。张东 ， ， 男 硕士 ， 工程师 ， 研究 方向 ： 数据处理 。
１８ １
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ａ ｉ ｔ ｅ ｒｅ ｎ ｌ ｏ ｉ ｍｉ ｐ ｏ ｅ ｓ ａ ｅ ｉ ｔ ｏ ｕ ｅ ｎ ｔ ｉ ｐ ｐ ｒ Ｔｈ ａ ｃ ｌｔｏ ｆｆ ｎ ｓ ｓ ｓ ｔ ａ ｄ ｓ ｒ ｃ ｅ ｂ ｓｃ ｈ ｏ ｉ ｓａ ｄ ａｇ ｒｔ ｈ ｃ ｒ ｃ ｓ ｒ ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ ｉ ｈ ｓ ａ ｅ ． ｅ ｃ ｌｕ ａ ｉｎ ｏ ｉ ｅ ｓ ｉ ｅ ｎ ｔ
２ ５ 突然 变异 ．
该过 程就是 以一 定 的概 率 从 染 色 体 群 随 机 选 取若 干染 色体 ， 对选 中的染 色体 进行 随机 位变 异 ，
（ 下转 第 １ ４页） ３
釜
２ 遗传 算 法在 图像 边 缘检 测 中 的应 用
遗 传算 法效 率依 赖 于子 群体 的 多样 性 ， 以子 所
少进 一 步进 行 图 像 处 理 和 图像 分 析 所 要 处 理 的 数 据 量［ 。遗 传 算 法 １ 卅］ 是模 拟 达 尔 文 生 物 进 化 论 的 计 算 模 型 ， 一 种 是
ｔ ｅ ｉ ｐ ｒａ ｔｐ ｒｍｅｅ ｓｏ ｌｔ ｅｐ ｏ ｅ ｓａ ｅａｓ ｅ ｉｅ ．Ｓｍｕａｉｎｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｈ ｔｔｅｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ｆ ｐ ｌ ａｉｎｃ ｎ ｈ ｏ ｔｎ ａａ ｔｒ ｆ ｌ ｈ ｒｃ ｓ ｒ ｌｏｄ ｃｄ ｄ ｉ ｌｔ ｅ ｕｔ ｈ ｗｓｔ ａ ｈ ｍ ａ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｐｉ ｔｏ ａ ｏ ａ ｃ
图 １ 遗传算法流程图 有效 的全 局 并 行 优 化 搜
群 体数 愈 大对遗 传算 法愈 有利 ， 要 兼顾 实 际 的计 但 算 硬件 设备 ， 因为 子 群 体 数 愈 大 计 算 量 愈 大 ， 通 可
过 以下 方法 来 产 生 初 始 子 群 。先 对 原 始 图像 采 用 经 典 的边缘 检 测 算 子 ， 如 ：ｏ ｅ 算 子 、 普 拉 斯 例 ｓｂｌ 拉 算 子等 来进 行边 缘检 测 ， 对所 得 的 边缘 图像 进 行 并 二 值化 处理 。在 二值 化边 缘 图像 中 ， 素 的灰 度 值 像
索工 具 ， 具有 简单 、 通用 和 鲁棒性 强 等 特点 ， 算 法 该 主要 分为 初始 化 、 择 、 选 交叉 和 突然 变 异 四个 部 分 ，
或 为 １或 为 ０ 。像 素 灰度 值 为 １时 ， 表示 该 像 素 为
边 缘点 ； 素灰 度 值 为 ０时 ， 示 该 像 素 为 非 边 缘 像 表
如图 ５ 示。 所
其 中 代 表像 素点 Ｌ在 ３ ×３邻域 中包 含边缘
像素 点 的个 数 ； 表 ３ 代 ×３邻 域 边 缘 结 构 的夹 角 ， 即三个 边 缘 点 构 成 的角 度 ； ｚ 代 表 区域 差 异 测 Ｄ（ ） 度 。计算 像素 点 Ｌ 的 Ｄ（） ， 图 ３ 示 。 值 如 所 计算 像素 点 Ｌ在 原 始 图像 中 的两 个 邻 域 ■ 和 × 的灰度 差 ｆ Ｒ ， ） 由此 可见 ， 图 中使 ｆ Ｒ ， （ Ｒ： ， 上 （ Ｒ ） 最 大 的即是 最 匹 配 的边 缘 模 板 ， Ｄ（） 值 令 一ｆ