基于遗传算法的图像阈值分割技术研究

人工智能控制技术课件：图像处理案例

之为目标或前景，而图像当中的其他部分则被称为背景，例如人脸识别中的人
脸、矿石分拣中矿石等都是目标或前景。目标通常对应于图像中特定的、具有
独特性质的区域。为了更好识别和分析目标，我们就需要将与目标有关的区域
分离出来，排除背景区域的干扰，以便在此基础上对目标进行特征提取或测量
等。
图像边缘能够反映图像的结构特征信息，并将图像分成不同区域，因此图像边
《人工智能控制技术》
图像优化处理实例
图像处理概述
图像处理技术属于模式识别和优化控制的交叉，许多图像处理算法都用到优化
算法，特别是处理对象特征对比不明显图像，对优化控制的要求更加提高。本
章以图像分割为例，采用遗传算法和粒子群算法对图像进行优化处理，给出了
完成的处理过程，说明进化算法在优化控制中的应用。
原始图
灰度直方图
基于阈值的分割方法
利用灰度直方图当中 [width,height]=size(I);
谷点的灰度值作为全 for i=1:width
局阈值，对图像进行 for j=1:height
分割，就可以实现分
if (I(i,j)>140)
效地改善了分割效果。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十
分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割
结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。
图像分割技术介绍
阈值分割技术是最经典和流行的图像
分割方法之一，也是最简单的一种图
像分割方法。此方法的关键在于寻找
法。
基于阈值的分割方法
基于阈值的图像分割方法，其思路在于提取物体与
背景在灰度上的差异，把图像分为具有不同灰度级

基于贪心退火遗传算法的车辆图像分割研究

维普资讯
基于贪心退火遗传算法的车辆图像分割研究 —— 汤晖李润许伦辉
黄艳国
基于贪心退火遗传算法的车辆图像分割研究＊
汤晖李润许伦辉黄艳国
（西理工大学赣州３１０）（州市交通管理科学研究所。广州５ｏｏ）江４００广１ｏｏ摘要针对交通流实时检测系统图像分割的阈值自动优化选取问题，过将贪心思想和模通
收稿日期：０７０—２２０ —７０＊国家自然科学基金项目（准号：０６０１、西省批６６４０）江自然科学基金项目（准号：５１３）助批０１００资
需求出Ｐ（）因此本文方法中先求出每个Ｐ（），，
算法和与全局寻优能力强的遗传算法相结合并融合了模拟退火算法形成了贪心退火遗传算法，同时结合最大类间方差法提出了一种实时图像阈值自动选取的新方法。后在ＭＡＡＢ中分别对２最ＴＬ种算法进行了仿真对比，多项实验结果表明，文本
是一种比较优良的方法，遗传算法是一种仿生而物进化的迭代搜索算法，直接将传统Ｏｔｕ方法但ｓ
别越大，味错分概率最小。者的工作就是找到意作
与基本遗传算法相结合进行自动选取仍然存在着
局部搜索能力差、收敛速度慢、易早熟等缺点。针

图像分割算法的原理与效果评估方法

图像分割算法的原理与效果评估方法图像分割是图像处理中非常重要的一个领域，它指的是将一幅图像分割成多个不同的区域或对象。

图像分割在计算机视觉、目标识别、医学图像处理等领域都有广泛的应用。

本文将介绍图像分割算法的原理以及评估方法。

一、图像分割算法原理图像分割算法可以分为基于阈值、基于边缘、基于区域和基于图论等方法。

以下为其中几种常用的图像分割算法原理：1. 基于阈值的图像分割算法基于阈值的图像分割算法是一种简单而高效的分割方法。

它将图像的像素值进行阈值化处理，将像素值低于阈值的部分归为一个区域，高于阈值的部分归为另一个区域。

该算法的优势在于计算速度快，但对于复杂的图像分割任务效果可能不理想。

2. 基于边缘的图像分割算法基于边缘的图像分割算法通过检测图像中的边缘来实现分割。

常用的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。

该算法对边缘进行检测并连接，然后根据连接后的边缘进行分割。

优点是对于边缘信息敏感，适用于复杂场景的分割任务。

3. 基于区域的图像分割算法基于区域的图像分割算法将图像分割成多个区域，使得每个区域内的像素具有相似的属性。

常用的方法包括区域生长、分裂合并等。

该算法将相邻的像素进行聚类，根据像素之间的相似度和差异度进行分割。

优点是在复杂背景下有较好的分割效果。

4. 基于图论的图像分割算法基于图论的图像分割算法将图像看作是一个图结构，通过图的最小割分割图像。

常用的方法包括图割算法和分割树算法等。

该算法通过将图像的像素连接成边，将图像分割成多个不相交的区域。

该算法在保持区域内部一致性和区域间差异度的同时能够有效地分割图像。

二、图像分割算法的效果评估方法在进行图像分割算法比较和评估时，需要采用合适的评估指标。

以下为常用的图像分割算法的效果评估方法：1. 兰德指数（Rand Index）兰德指数是一种常用的用于评估图像分割算法效果的指标。

它通过比较分割结果和真实分割结果之间的一致性来评估算法的性能。

测控技术与仪器专业毕业设计题目汇总

测控技术与仪器专业毕业设计题目汇总【本文由大学生电脑主页( )收集整理，大学生电脑主页——大学生的百事通】基于遗传算法的图像阈值分割方法的研究探地雷达回波信号数据采集系统的设计基于支持向量机软测量的研究盲信号处理及其应用研究神经网络在模式识别中的应用研究计算机绘制曲线的方法途径与及其应用光纤布喇格光栅温度和应变同时测量系统光纤加速度传感研究与系统设计分布式光纤温度传感器系统的设计等精度频率计的设计分布式光纤电压测量系统的设计与研究光纤光栅不均匀受力特性分析轧机扭振测量无线感应电源的设计水泥篦冷机熟料温度测量方法的研究分布式光纤微弯压力传感器的研究水泥篦冷机料层厚度测量方法研究超声波水流量计的设计基于小波理论的图像压缩技术研究基于信号消噪的语音增强技术的研究光纤小波滤波器的研究智能变频空调器的模糊控制技术的研究高双折射光纤应变测量系统的研究玻璃钢玻瓦生产线温度控制方法的研究测试信号分析网络虚拟实验平台设计数字图像相关法动态位移测量研究及其应用光孤子通信的仿真研究光纤自适应偏振模色散补偿系统的研究基于Sagnac效应的光纤电流传感系统的研究图像处理中几种算法的研究与应用倒立摆智能模糊控制系统的研究基于网络环境的数字信号处理ICAI系统图像边缘检测在关节镜图像处理中的应用光纤波长扫描干涉方法在位移测量中的应用光纤光栅扭转传感器的研究基于信息熵的振动信号分析技术研究参数自整定模糊PID控制器的设计基于FPGA的分布式声表面波应变传感系统智能模糊控制在全自动洗衣机中的应用研究ABS系统的应用与设计光孤子源的研究取样光栅特性的理论研究智能化RLC测量仪的设计基于虚拟仪器的光纤电压传感器的研究智能测厚仪的设计光纤光栅横向应变传感器的研究神经网络控制器设计光纤光栅特性及其色散特性的应用神经网络在轧机AGC系统中的应用研究光纤微位移传感器的研究基于偏振调制的光纤电压传感器的研究数据处理在三维图像显示及处理中的应用基于半导体吸收原理的光纤温度传感器研究取样光纤布喇格光栅滤波器的设计热式气体质量流量计的设计扭转光纤电流传感器的研究几种基本光学原理的仿真分析图像处理中各种显示方法的研究与应用光谱吸收式气体传感器的研究与设计表面粗糙度的光纤测量仪研究与设计原油多相流流量测量仪的研究与设计光学式电流互感传感器的研究与设计变压器油中微水含量测量仪的设计与研究光纤亮度与颜色温度测量仪的研究与设计激光在线测径仪的研究与系统设计用于高温状态下的涡流式流量传感器及其系统的设计压电传感器即插即用技术的研究激光三角法测厚系统的设计准静态电荷放大器的设计激光脉冲测距系统的设计基于牛顿环的透镜曲率半径自动测量系统的设计基于CCD的玻管尺寸测量系统的设计激光表面粗糙度检测系统的设计CCD平板位置检测系统的设计便携式多功能测尘仪的研制成分含量近红外快速检测技术及系统的研究基于声光传感技术的楼道照明系统的研究近红外光谱分析在药品识别中的应用研究便携式井下甲烷浓度检测仪器的设计多传感器火灾报警系统的设计智能化压力传感器的研究储粮仓群微机测温系统的研究智能化水平仪的研究与设计数据融合在压力容器声发射检测中的应用玻璃厚度激光在线监测系统的研究基于PLC的污水处理系统的研究给排水系统研究在机测量与反求系统的研究智能仪表的设计及CAN总线接口技术研究红外热辐射温度测量系统设计与研究基于热电偶的温度测量系统的设计与研究基于石英晶体温度传感器的温度测量系统设计与研究吊车防撞报警系统的设计与研究差动电容压力测量系统设计与研究数字式汽车参数测试系统设计与研究粮食含水率测量系统设计与研究非导磁材料镀层厚度检测系统设计与研究超声海水流速测量系统研究海水温度检测系统的研究海水浪高测量系统的研究海水流速测量系统研究海水噪声测量系统研究海水浪涌压力测量系统研究基于混沌理论的微弱信号检测研究小波分析在奇异信号检测中的应用研究声光器件参数测量系统研究便携式数字化超声波检测仪器的设计与研究超声波在火车车轮裂纹检测系统中的应用研究正交矢量型锁相放大器在微弱信号检测中的应用基于经验模态分解的旋转机械故障诊断的研究信息融合技术在轧机故障诊断中的应用研究基于小波神经网络的旋转机械故障诊断的研究激光多普勒扭转振动测试技术的研究轧机主传动轴在线监测系统研究非接触式轧机主传动系统扭矩监测系统的研究单晶硅吸收型光纤温度传感器的设计研究光纤传感位移测量系统设计超声波智能硬度检测仪的设计粮食烘干塔中温度水分智能检测系统设计在线无创伤植物水势自动监测仪的设计研究虚拟仪器在供水网络监控与故障诊断中的应用掺稀土光纤光源传感器测量可燃气体的研究组态软件在换热系统虚拟成像中的应用基于虚拟仪器的锅炉模糊控制系统的研究基于虚拟仪器的供热多路巡回检测系统基于虚拟仪器的多功能测量系统的研究图像处理技术在人脸识别中的应用研究数据压缩技术在遥测遥控系统中的应用用于面粉品质检测的吹泡示功仪的研究与设计可吸入颗粒物监测系统的设计办公用门禁系统的研究与设计粮食筒仓温控系统的研究与设计双自整角机角度测量系统的设计基于热电偶的智能测温系统的设计温湿度测量系统的研究与设计轿车自动变速系统的研究与设计激光微束捕陷生物粒子原理和特性分析指纹认证技术和信号处理方法研究滴定法测量血清HCO3离子浓度原理和设计热力管道流量测量方法及测量系统设计赤潮的生成机制和预报模型研究海水中矿物油污染浓度荧光测量方法和仪器设计汽车尾气排放检测仪的设计非接触式表面粗糙度测量系统的设计工件直线度在线测量系统的研究与设计激光干涉式微位移测量系统的研究与设计烟尘颗粒浓度在线监测系统的设计基于CCD的小尺寸测量系统的研究与设计光纤布喇格光栅曲率传感技术的研究LED宽带光源的设计研究光纤光栅电流传感技术的研究光纤光栅电压传感技术的研究基于温度补偿技术的光纤光栅位移传感器的设计研究热释红外线无线报警系统的设计研究热释红外卫生间节水控制器的设计研究光纤光栅温度传感器的设计研究汽车轮胎运行状态的监测研究基于超声波技术的避障检测系统的研究锥度检测仪的设计驾驶员疲劳状态的视频监测的研究呼吸次数和心率的测量研究基于FPGA的图像边缘检测的研究电机运行监测仪的设计传送带运行状况监测的研究基于霍尔元件的钻机转盘扭矩测量系统的研究智能压力传感器系统的研究高压开关柜触点温度在线监测技术的研究基于霍尔传感器的金属管转子流量测量的研究基于单片机构成环境温湿度实时测控系统的研究高压容器超声波液位检测系统的研究电子舌及其应用的研究人工嗅觉系统的研究与设计光纤光栅应力传感系统的研究超声硬度检测仪的研究与设计超声波流量计的研究【本文由大学生电脑主页( )收集整理，大学生电脑主页——大学生的百事通】。

动态阈值论文

论文关键词: 图像分割边缘检测模糊理论遗传算法 Matlab论文摘要：分割的目的是将图像划分为不同区域。

图像分割算法一般是基于亮度值的两个基本特性之一：不连续性和相似性。

第一类性质的已用途径是基于亮度的不连续变化分割图像，比如图像的边缘。

第二类的主要应用途径是依据事先制订的准则将图像分割为相似的区域。

门限处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的实例。

遗传算法具有简单、鲁棒性好和本质并行的突出优点。

其在应用领域取得的巨大成功，引起了广大学者的关注。

在图像分割领域，遗传算法常用来帮助确定分割阈值。

本文介绍讨论了几种目前广泛应用的图像边缘检测、图像阈值分割的各种算法，并给出了对比分析;对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述;给出了标准遗传算法的原理、过程、实验结果及分析. 实验结果表明，本文提出的遗传分割算法优于传统分割算法。

第一章绪论 1.1 图像分割综述图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。

这里所说的特性可以是灰度、颜色、纹理等，而目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。

图像分割是数字图像处理中的一项关键技术，它使得其后的图像分析，识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。

而且，在数字图像处理工程中，一方面，图像分割是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，图像分割是自动目标识别的关键步骤，图像分割及其基于分割的目标表达、特征提取和参数测量等将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，分割中出现的误差会传播至高层次处理阶段，因此分割的精确程度是至关重要的。

只有通过细致精细的图像分割，才能使得更高层的图像分析和理解成为可能。

因此，图像分割是由图像处理进到图像分析的关键步骤，在图像工程中占据重要的位置。

1.2 图像分割的研究意义与发展现状作为计算机视觉和图像处理中的难点和热点之一，图像分割的研究受到了研究工作者的高度重视，对图像分割进行了深入、广泛的研究。

遗传算法优化归一化划分准则的图像分割

ＺＨＡＩＹａ — ｎＧＵＯＭｉＭＡｉｏ，ｈｐｅｇ，ｎ，ＭａＨＥＪａｉｏ
陕西师范大学计算机科学学院，西安７６０２１０
ＣｏｌｇｅｆＣｏｐｅＳｉｎｃＳａｘｉｏｍａＵｎｉｒｉＸｉａ７１ｌｅｏｍｕｔｒｃｅｅ，ｈａｎＮｒｌｖｅｓｔｙ， ’ ｎ００６Ｃｈｉ２，ｎａ
１８４
２１．６３）００４（３
ＣｍＭｎ｝ｅｒｇｎｄｐｌｎ｛ｓ瓤０ｐ把ｒｇｎｅｔｎｐｉ｝ｎ诗ＥｎＡｃＤ
工程与建ｔ
＠图形、像、式识别＠图模
遗传算法优化归一化划分准则的图像分割
翟艳鹏，敏，郭马苗，贺姣
ｅａｅＣｔ和Ｍｉ— ｘＣｔ等，中ＳｉＭａｉ提出的Ｎｏ— ｒｇｕｎｍａｕ其ｈ和ｌｋｒ
ｍｅｓｈｏｎｔｓｗｔｔｈｉｍｅｈｏｃｎｏｂａｎｒｃｓｏｓｇｍｅａｉｅｕｌ．ｈａｔｓｔｄａｔｉｐｅｉｉｎｅｎｔｔｏｎｒｓｔｓＫｅｗｏｒ：ｉａｓｇｅａｉｎ；ｏａｉｅＣｕｔｇｎｅｉａｇｏｔｍｙｄｓｍｇｅｅｍｎｔｔｏＮｒｌｚｄｍ；ｅｔｃｌｒｈｉ
ＤＩ１．７８ｉｎ１０－３１００３．１文章编号：０２８３（００３．１８０文献标识码：中图分类号：Ｐ９Ｏ：０３８．ｓ．２８３．１．０７ｓ０２３４１０ —３１２１）３０４．３ＡＴ３１

基于二维最大熵和改进的遗传算法的图像分割

Hale Waihona Puke 福建电脑
９３
基于二维最大熵和改进的遗传算法的图像分割
刘小俊．罗
【摘
婷
（海南大学信息科学技术学院海南海口５００）７００
要】文章尝试了一种图像分割算法，维灰度直方图基础上，：在二以二维最大熵为准则建立适应度函数，按改进的遗
线之间（如下图所示，黑圆点表示阈值点）选择与对角线垂直，，过
阈值点的直线为分界线。到的Ｉ、得 Ⅱ区域对应于原来的目标与背景区域．这种划分有两个好处：充分考虑了ｉ Ⅲ区域中所取阈ｖ、值点附近，与对角线距离较小的像素点；除了原来的Ｉ、且去 Ⅱ区域中灰度值和平均灰度值相差较大的点．由此可较有效的避免分割误差．
一
ｇ）考＝，
尸州，２ｌ＾，一２
厂＋．（ｆ＋）ｘ，，
灰度值和邻域平均灰度值形成灰度二元值，为，数为记频
分别对应灰度值与邻域平均灰度值．联合概率密度为ＰｆＮｉ，／（＝＝ｊＪ一）＼，Ｊ，为图像像素总甄因此构成二维灰度直方图 …￡Ｊ７，
一
．
Ｈｊ＝一∑ ∑ Ｐｌｇｐ
ｆＪ＝＿ｊｔ
．
在Ｃ、区域ｉ因此Ｐ＝．＾合理的，别函数Ｆ可写成：Ｄ — ａ１Ｐ．较判
Ｆｓ瑚（ＨＢ．（ｔＡ，（）２３决域的重新划分．判

测控技术和仪器专业毕业设计题目汇总

测控技术与仪器专业毕业设计题目汇总【本文由大学生电脑主页( )收集整理，大学生电脑主页——大学生的百事通】基于遗传算法的图像阈值分割方法的研究探地雷达回波信号数据采集系统的设计基于支持向量机软测量的研究盲信号处理及其应用研究神经网络在模式识别中的应用研究计算机绘制曲线的方法途径与及其应用光纤布喇格光栅温度和应变同时测量系统光纤加速度传感研究与系统设计分布式光纤温度传感器系统的设计等精度频率计的设计分布式光纤电压测量系统的设计与研究光纤光栅不均匀受力特性分析轧机扭振测量无线感应电源的设计水泥篦冷机熟料温度测量方法的研究分布式光纤微弯压力传感器的研究水泥篦冷机料层厚度测量方法研究超声波水流量计的设计基于小波理论的图像压缩技术研究基于信号消噪的语音增强技术的研究光纤小波滤波器的研究智能变频空调器的模糊控制技术的研究高双折射光纤应变测量系统的研究玻璃钢玻瓦生产线温度控制方法的研究测试信号分析网络虚拟实验平台设计数字图像相关法动态位移测量研究及其应用光孤子通信的仿真研究光纤自适应偏振模色散补偿系统的研究基于Sagnac效应的光纤电流传感系统的研究图像处理中几种算法的研究与应用倒立摆智能模糊控制系统的研究基于网络环境的数字信号处理ICAI系统图像边缘检测在关节镜图像处理中的应用光纤波长扫描干涉方法在位移测量中的应用光纤光栅扭转传感器的研究基于信息熵的振动信号分析技术研究参数自整定模糊PID控制器的设计基于FPGA的分布式声表面波应变传感系统智能模糊控制在全自动洗衣机中的应用研究ABS系统的应用与设计光孤子源的研究取样光栅特性的理论研究智能化RLC测量仪的设计基于虚拟仪器的光纤电压传感器的研究智能测厚仪的设计光纤光栅横向应变传感器的研究神经网络控制器设计光纤光栅特性及其色散特性的应用神经网络在轧机AGC系统中的应用研究光纤微位移传感器的研究基于偏振调制的光纤电压传感器的研究数据处理在三维图像显示及处理中的应用基于半导体吸收原理的光纤温度传感器研究取样光纤布喇格光栅滤波器的设计热式气体质量流量计的设计扭转光纤电流传感器的研究几种基本光学原理的仿真分析图像处理中各种显示方法的研究与应用光谱吸收式气体传感器的研究与设计表面粗糙度的光纤测量仪研究与设计原油多相流流量测量仪的研究与设计光学式电流互感传感器的研究与设计变压器油中微水含量测量仪的设计与研究光纤亮度与颜色温度测量仪的研究与设计激光在线测径仪的研究与系统设计用于高温状态下的涡流式流量传感器及其系统的设计压电传感器即插即用技术的研究激光三角法测厚系统的设计准静态电荷放大器的设计激光脉冲测距系统的设计基于牛顿环的透镜曲率半径自动测量系统的设计基于CCD的玻管尺寸测量系统的设计激光表面粗糙度检测系统的设计CCD平板位置检测系统的设计便携式多功能测尘仪的研制成分含量近红外快速检测技术及系统的研究基于声光传感技术的楼道照明系统的研究近红外光谱分析在药品识别中的应用研究便携式井下甲烷浓度检测仪器的设计多传感器火灾报警系统的设计智能化压力传感器的研究储粮仓群微机测温系统的研究智能化水平仪的研究与设计数据融合在压力容器声发射检测中的应用玻璃厚度激光在线监测系统的研究基于PLC的污水处理系统的研究给排水系统研究在机测量与反求系统的研究智能仪表的设计及CAN总线接口技术研究红外热辐射温度测量系统设计与研究基于热电偶的温度测量系统的设计与研究基于石英晶体温度传感器的温度测量系统设计与研究吊车防撞报警系统的设计与研究差动电容压力测量系统设计与研究数字式汽车参数测试系统设计与研究粮食含水率测量系统设计与研究非导磁材料镀层厚度检测系统设计与研究超声海水流速测量系统研究海水温度检测系统的研究海水浪高测量系统的研究海水流速测量系统研究海水噪声测量系统研究海水浪涌压力测量系统研究基于混沌理论的微弱信号检测研究小波分析在奇异信号检测中的应用研究声光器件参数测量系统研究便携式数字化超声波检测仪器的设计与研究超声波在火车车轮裂纹检测系统中的应用研究正交矢量型锁相放大器在微弱信号检测中的应用基于经验模态分解的旋转机械故障诊断的研究信息融合技术在轧机故障诊断中的应用研究基于小波神经网络的旋转机械故障诊断的研究激光多普勒扭转振动测试技术的研究轧机主传动轴在线监测系统研究非接触式轧机主传动系统扭矩监测系统的研究单晶硅吸收型光纤温度传感器的设计研究光纤传感位移测量系统设计超声波智能硬度检测仪的设计粮食烘干塔中温度水分智能检测系统设计在线无创伤植物水势自动监测仪的设计研究虚拟仪器在供水网络监控与故障诊断中的应用掺稀土光纤光源传感器测量可燃气体的研究组态软件在换热系统虚拟成像中的应用基于虚拟仪器的锅炉模糊控制系统的研究基于虚拟仪器的供热多路巡回检测系统基于虚拟仪器的多功能测量系统的研究图像处理技术在人脸识别中的应用研究数据压缩技术在遥测遥控系统中的应用用于面粉品质检测的吹泡示功仪的研究与设计可吸入颗粒物监测系统的设计办公用门禁系统的研究与设计粮食筒仓温控系统的研究与设计双自整角机角度测量系统的设计基于热电偶的智能测温系统的设计温湿度测量系统的研究与设计轿车自动变速系统的研究与设计激光微束捕陷生物粒子原理和特性分析指纹认证技术和信号处理方法研究滴定法测量血清HCO3离子浓度原理和设计热力管道流量测量方法及测量系统设计赤潮的生成机制和预报模型研究海水中矿物油污染浓度荧光测量方法和仪器设计汽车尾气排放检测仪的设计非接触式表面粗糙度测量系统的设计工件直线度在线测量系统的研究与设计激光干涉式微位移测量系统的研究与设计烟尘颗粒浓度在线监测系统的设计基于CCD的小尺寸测量系统的研究与设计光纤布喇格光栅曲率传感技术的研究LED宽带光源的设计研究光纤光栅电流传感技术的研究光纤光栅电压传感技术的研究基于温度补偿技术的光纤光栅位移传感器的设计研究热释红外线无线报警系统的设计研究热释红外卫生间节水控制器的设计研究光纤光栅温度传感器的设计研究汽车轮胎运行状态的监测研究基于超声波技术的避障检测系统的研究锥度检测仪的设计驾驶员疲劳状态的视频监测的研究呼吸次数和心率的测量研究基于FPGA的图像边缘检测的研究电机运行监测仪的设计传送带运行状况监测的研究基于霍尔元件的钻机转盘扭矩测量系统的研究智能压力传感器系统的研究高压开关柜触点温度在线监测技术的研究基于霍尔传感器的金属管转子流量测量的研究基于单片机构成环境温湿度实时测控系统的研究高压容器超声波液位检测系统的研究电子舌及其应用的研究人工嗅觉系统的研究与设计光纤光栅应力传感系统的研究超声硬度检测仪的研究与设计超声波流量计的研究【本文由大学生电脑主页( )收集整理，大学生电脑主页——大学生的百事通】。

基于并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割

２００，ｈｎ；．ｃｏｌｆｎｏａｉｎｉｅｒｇＺ＠ａｇＵｉｅｓｙｆｅｈｏｏｙＨｎｚｏＺ￣ａｇ３０１，ｈｎ；３０９Ｃｉａ４ＳｈｏｏＩｆｒｔｎＥｇｎｅｉ，ｈｎｎｖｒｔｏＴｃｌｇ，ａｇｈｕｈｉｎ１０４Ｃｉａｍｏｎｉｎ
现的率标分概＝Ｐ，景概，目部的率。 ∑ 背
部分的概率Ｃ：Ｏ
－
Ｐ，目标部分的均值ｌ
一 ’
（ｔ法１＿最大类间方差选择闽值的目的在于Ｏｓ【ｕ４等。
用几个阈值将图像的灰度直方图分成独立的类，使得各类问的方差最大。确定阈值是阈值化分割的关键，最佳闽值的确定是目前有待于解决的问
０３收稿日期２０９—０ —２ｌ９３２０Ｃ７８０）１８５１）基金项目国家 “ ７ ”计划资助项目（０６Ｂ０３７；国家自然科学青年基金资助项目（０００２；国家自然科学基金资助项目
（０７１２：合肥工业大学校科学研究发展基金资助项目（７０２）６８２１）０１０Ｆ；合肥：业大学博士学位专项基金资助项目［
（．１合肥工业大学计算机与信息学院，安徽合肥２００；２３０９．合肥工业大学应用物理系，安徽合肥２００；３０９
３合肥工业大学科研处，安徽合肥２００；４．３０９．浙江工业大学信息工程学院，浙江杭州３０１；１０４

基于HSV空间的多相隐写图像阈值分割方法仿真

第37卷第9期计算机仿真2020年9月文章编号：1〇〇6-9348(2020)09-0167-〇4基于H S V空间的多相隐写图像阈值分割方法仿真邓秋菊，王宁，钟怡(重庆邮电大学移通学院，重庆401520)摘要:针对传统的HSV空间的多相隐写图像阈值分割方法中，普遍存在着图像分割误差较大、图像缺乏层次感、视觉效果模糊等问题。

提出基于遗传算法的多相隐写图像阈值分割方法。

采用HSV彩色空间对多相隐写图像进行处理，引用离散K- L变换，对多相隐写图像色调特征和饱和度特征进行变换，使其降维为一维，保留主要图像信息;计算待分割多相隐写图像的颜色粗糙度，根据粗糙度确定图像分割的阈值数量，采用遗传算法搜索最优分割阈值组合，完成多相隐写图像阈值分割。

实验结果表明，所提方法图像分割误差较小、图像目标轮廓清晰、视觉效果较为理想。

关键词：多相隐写图像;图像阈值分割;遗传算法中图分类号:TP391.41 文献标识码：BSimulation of Multi-Phase Steganographic Image ThresholdSegmentation Method Based on HSV SpaceDENG Q iu-ju，WANG Ning，ZHONG Yi(C o l l e g e o f M o b i l e Te le co mm un ic at io ns，Ch on gq in g U n i v e r s i t y o f P o s t s and Telecom,Chongqing401520, China)A B S T R A C T：I n t h e t r a d i t i o n a l methods,t h e i m a g e s e g m e n t a t i o n e r r o r i s l a r g e and t h e v i s u a l e f f e c t i s f u z z y.Theref o r e,t h i s a r t i c l e p u t s f o r w a r d a method t o s eg m e n t th e t h r e s h o l d v a l u e o f m u l t i-p h a s e s t e g a n o g r a p hi c im ag e b a s e d o ng e n e t i c a l g o r i t h m.F i r s t l y,HSV c o l o r s p a c e wa s u s e d t o p r o c e s s t h e mu lt i-ph as e s t e g a n o g r a p h i c image.Secondly,t h e d i s c r e t e K-L t r a n s f o r m was u s e d t o t r a n s f o r m t h e hue f e a t u r e and s a t u r a t i o n f e a t u r e o f m u l t i-p h a s e s t e g a n o g r a p h i c image,s o t h a t t h e d i m e n s i o n c o u l d b e r e d u c e d t o one d i m e n s i o n and t h e main i n f o r m a t i o n o f im ag e was r e t a i n e d.Mor e o v e r,t h e c o l o r r o u g h n e s s o f m u l t i-p h a s e s t e g a n o g r a p h i c i m a g e t o b e se gmented was c a l c u l a t e d.A c c o r d i n g t o t h e r o u g h n e s s,t h e t h r e s h o l d number o f i m a g e s e g m e n t a t i o n was d e t e r m i n e d.F i n a l l y,t h e g e n e t i c a l g o r i t h m was u s ed t o s e a r c h o p t i m a l s e g m e n t a t i o n t h r e s h o l d c o m b i n a t i o n.Thus,t h e t h r e s h o l d s e g m e n t a t i o n o f mu l t i-p h a s e s t e g a n o g r a p h i ci m a g e was co mp le te d.S i m u l a t i o n r e s u l t s show t h a t t h e p r o p o s e d method h a s s m a l l im ag e s e g m e n t a t i o n e r r o r,c l e a rc o n t o u r o f im ag e t a r g e t and i de a l v i s u a l ef f e c t.K E Y W O R D S：M u l t i p h a s e s t e g a n o g r a p h i c image；Image t h r e s h o l d s e g m e n t a t i o n；G e n e t i c a l g o r i t h mi引言图像分割是对多相隐写图像进行处理的关键步骤，是对图像能够进行更好的识别和理解的前提条件，图像分割质量的好与坏都严重影响图像视觉效果[11。

改进的遗传算法在实时图像分割中的应用

（．ａｇｃｕｎｔｔｔｏｔｃＦｉｅｅｈｎｃｎｙｉｓＣｉｅｅＡｃｄｅ＿Ｓｉｎｅ，１ＣｈｎｈｎＩｓｉｕｅｆＯｐｉｓ，ｎｃａｉｓａｄＰｈｓｃ，ｈｎｓａｍｙｏＭ，ｃｅｃｓ
维普资讯
第１６卷
第２期
光学精密工程
ＯｐｔｃｎｄＰｒｃｓｏｎＥｎｇｎｅｉｉｓａｅｉｉｉｅｒｎｇ
Ｖｏ．１ＮＯ１６８年２月
文章编号１０ — ２Ｘ（０８０ — ３３００４９４２０）２０３ — ５
ｔｅＡｄｐｔｖｎｅｉｌｒｔｈａｉｅＧｅｔｃＡｇｏｉｈｍ（ＧＡ）ｉｍｐｒｖｄＴｈｍｐｒｖｄＡＧＡａｅｅｖｈｕｆｍｉＡｓｉｏｅ．ｅｉｏｅｃｎｐｒｓｒｅｔｅｍｈｉａ —
改进的遗传算法在实时图像分割中的应用
张怀柱ｈ，向长波，中，双宋建乔
（．１中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春１０３；．３０３２中国科学院研究生院，北京１０３；００９
３吉林大学仪器科学与电气工程学院，．吉林长春１０６；．３０１４东北师范大学物理学院，吉林长春１０２）３０４
ｉａｅｓｇｅａｉｎｉｅｌｔｍｅｍｇｅｍｎｔｔｏｎｒａ — ｉ
ＺａｇＨｕｉｈ．．Ｘｉｎａｇｂ．Ｓｎｉｎｚｏｇｈｎａ— ｕ ’ ＩｚＪａｇＣｈｎ — ｏｏｇＪａ —ｈｎＱｉｏＳｕｎａｈａｇ

基于最大模糊熵和遗传算法的图像分割方法研究

摘要图象分割是数字图象处理与机器视觉的基本问题之一，是目标检测和识别过程中的重要步骤。

由于待分割图象的可变性比较大，且混有噪声，构成了图象分割所面临的主要困难。

到目前为止还不存在一种通用的、能使各种类型的图象达到最优分割质量的图象分割方法。

近年来一些学者将模糊理论和遗传算法引入到图象分割中，较传统方法取得了更好的分割效果。

本文在研究传统的模糊阈值分割的基础上，提出了一种基于改进的自适应遗传算法的图象分割方法，提高了图象的分割质量和分割效率。

本文具体研究工作如下：首先，针对标准遗传算法容易“早熟”的缺点，提出一种改进的自适应遗传算法。

该算法引进新的变量来衡量群体适应度的集中程度，从而对交叉概率和变异概率进行自适应调整，提高了算法的收敛率。

然后，将模糊理论和遗传算法结合起来应用于图象分割处理。

针对目标和背景两类图象分割，考虑二维灰度直方图，采用了一种更符合图象空间分布特点的隶属函数，建立了对应的二维图象模糊熵，分别采用标准遗传算法和改进的自适应遗传算法对二维图象模糊熵的各个参数进行优化，根据最大模糊熵准则，确定目标和背景的最佳分割阈值。

实验结果表明，基于改进的自适应遗传算法的二维最大模糊熵阈值分割法具有较好的分割性能和较快的分割速度，对噪声有一定的抑制能力。

另外，针对多目标的复杂图象分割问题，本文采用了一种三类阈值分割法，该方法将图象分为暗区、灰度区和亮区，通过建立相应的模糊隶属函数，对图象各个灰度级属于暗区、灰度区和亮区的模糊特性进行描述，并采用改进的自适应遗传算法对模糊熵参数进行优化，根据最大模糊熵准则，确定最佳的分割阈值；实验结果表明，基于改进的自适应遗传算法的三类阈值分割法能快速有效地分割复杂图象。

关键词：图象分割；模糊熵；遗传算法AbstractImage segmentation is one of basis problem of digital image processing and machine vision, and it is also an important step for detecting and identifying objects. The main difficulties lie in the great variability of images and the presence of noises.Recently, many researchers have introduced fuzzy set theory and genetic algorithm to image segmentation, which can get better results than traditional algorithms. An improved adaptive genetic algorithm in image segmentation is proposed to improve image division performance and division efficiency based on the study of fuzzy threshloding methods.Firstly, because the simple genetic algorithm is easily premature, an improved adaptive genetic algorithm is proposed. This method adopts a new variable to evaluate the concentration degree of population fitness. According to the concentration degree, the crossover probability and mutation probability is adaptively changed, which could improve the convergence of the genetic algorithm.Then, a thresholding method for image segmentation is presented, based on two-dimensional maximum fuzzy entropy and genetic algorithm. Utilizing two-dimensional histogram, the method defines a membership function that is fitter for image characteristics, and then gives the description of image’s fuzzy entropy. The procedure for finding the optimal combination of fuzzy parameters is implemented by simple genetic algorithm and improved adaptive genetic algorithm. Finally, the optimal threshold is determined by maximizing the fuzzy entropy. The experimental results indicated that the proposed method gave better performance and higher calculation speed, and the ability of resisting noise is improved. For multi-target image segmentation, a three-level thresholding method is presented. The method defines different membership functions for dark part, gray part and bright part of the image, and then gives the definition of fuzzy entropy. An improved adaptive genetic algorithm is proposed for the optimization of fuzzy parameters. Finally, the optimal thresholds can be determined by maximizing the fuzzy entropy. The experimental results demonstrated that the proposed method could segment the image effectively and fast.Keywords：image segmentation; fuzzy entropy; genetic algorithm目录第一章绪论 (1)1.1图象分割技术简介及其意义 (1)1.2遗传算法发展简介 (4)1.3模糊理论简介 (5)1.4本文的研究内容和拟解决的关键问题 (5)1.5本文的章节安排 (6)第二章图象分割原理和方法 (7)2.1图象分割的理论基础 (7)2.2图象分割的基本方法 (7)第三章遗传算法的基本理论 (11)3.1遗传算法的基本概念 (11)3.2标准遗传算法 (12)3.3遗传算法的基本定理 (15)3.4遗传算法的特点 (15)3.5遗传算法的理论及应用研究现状 (16)第四章模糊理论基础与应用 (18)4.1模糊理论的提出 (18)4.2模糊集基础 (18)4.3模糊理论在图象处理中的应用 (20)4.4图象分割中的模糊技术 (21)第五章基于最大模糊熵和遗传算法的图象阈值分割 (23)5.1引言 (23)5.2阈值分割原理 (23)5.3基于一维最大模糊熵的图象分割算法 (23)5.4基于二维最大模糊熵的图象分割算法 (25)5.5遗传算法的改进 (27)5.6利用遗传算法优化二维最大模糊熵进行图象分割 (29)5.7基于最大模糊熵和改进的自适应遗传算法的三类阈值分割 (33)第六章结束语 (38)6.1论文的主要工作 (38)6.2论文的创新点 (38)参考文献 (40)研究生期间发表的论文 (45)致谢 (46)第一章绪论1.1图象分割技术简介及其意义图象分割一直是图象处理领域中的重点和难点。

阈值法图像分割实验报告

阈值法图像分割实验报告阈值法图像分割实验报告 1 实验目的图像分割阈值法具有实现容易、计算量小、性能稳定等优点。

因此这种方法成为图像分割领域中应用最普遍的方法。

本文主要讨论了基于直方图法的图像分割的设计与实现，并与迭代法进行了对比实验。

2 实验环境Microsoft VC++6.0软件平台，32位Windows XP操作系统。

3 实验原理基础3.1 直方图法直方图阈值法其阈值主要通过分析图像的灰度直方图来进行确定。

假定一幅图像如图3-1所示，其中背景是灰色，物体为灰白色的，背景中的黑色像素产生了直fxy(,)方图的左锋，而物体的各灰度级产生了直方图的右峰。

由于物体边界像素数相对而言较少，从而产生两峰之间的谷，选择谷对应的灰度值作为阈值T，利用式3.1，可以得到一幅二值图像gxy(,)，用于后续处理和分析。

0,(,)fxyT,, (3.1) g(,)xy,,255,(,)fxyT,,背景部分物体部分0255阈值T图3-1 利用直方图选择二值化阈值3.2 迭代法(用于对比试验)迭代法也是一种在图像分割过程中选择合适阈值的方法。

它是基于逼近的思想通过阈值迭代的方式利用程序自动计算出比较合适的分割阈值。

迭代法指在初始条件中假设一个阈值，而通过对图像的迭代运算来不断地更新这一假设阈值来得到最佳阈值。

迭代法阈值分割主要算法:RR，minmax1( 求出图像最小灰度值和最大灰度值计算初始阈值为T,RRminmax022( 根据阈值将图像分割成目标和背景两部分，求出两部分的平均灰度值RijNij(,)(,)，RijNij(,)(,)，,,RijT(,),RijT(,),kkR,R,0GNij(,)Nij(,),,RijT(,),RijT(,),kk为图像上点的灰度值，为点的权重系数，一般为Rij(,)(,)ijNij(,)(,)ijNij(,)的个数 T 为阈值 Rij(,)RR，0G3. 重新选择阈值，新的阈值定义为 TTT,k，1k，1，k124. 循环做第二步到第四步，当 TT,则结束，即可获得最佳阈值来对图像进行kk，1分割。

图像分割算法研究综述

图像分割算法研究综述一、本文概述随着计算机视觉技术的飞速发展，图像分割作为其中的一项关键任务，日益受到研究者的关注。

图像分割是指将数字图像细分为多个图像子区域的过程，这些子区域在某种特性或计算上呈现出一致性，如颜色、纹理、形状或空间关系等。

这些被分割的子区域能够显著简化或改变图像的表示形式，使其更适合于进行高级的图像分析和理解任务，如目标识别、场景理解等。

本文旨在全面综述近年来图像分割算法的研究进展，分析和评价各类算法的性能与特点。

我们将对图像分割的基本概念和常用方法进行介绍，包括基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割以及基于深度学习的分割等。

接着，我们将对各类算法的优缺点进行深入探讨，并结合实际应用场景，分析其在不同任务中的表现。

本文还将关注图像分割领域的发展趋势，如多模态图像分割、弱监督学习在图像分割中的应用等。

我们期望通过本文的综述，能够为读者提供一个清晰、全面的图像分割算法知识框架，并为未来的研究提供有益的参考和启示。

二、图像分割算法分类图像分割是计算机视觉领域的一项关键任务，旨在将图像划分为具有相似性质的区域。

根据不同的原理和方法，图像分割算法可以大致分为以下几类：基于阈值的分割方法：这是最简单的一类图像分割方法，它根据像素值的差异来设置阈值，从而将图像分为不同的区域。

这种方法对于背景与前景有明显对比的简单图像效果较好，但对于复杂场景或光照不均的图像则可能效果不佳。

基于边缘的分割方法：边缘分割方法主要依赖于检测图像中的边缘信息，即像素值发生剧烈变化的区域。

常用的边缘检测算子有Sobel、Canny等。

这类方法对于具有明显边缘特征的图像效果较好，但容易受到噪声的影响。

基于区域的分割方法：基于区域的分割方法是根据像素的相似性将图像划分为不同的区域。

典型的算法有区域生长和分裂合并。

这类方法对于具有均匀纹理和颜色的图像效果较好，但对于边界模糊或复杂纹理的图像可能效果不佳。

基于深度学习的分割方法：随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像分割方法取得了显著的进展。

基于阈值的图像分割

N
N
i 0
L 1
i
第i级出现的概率为：
Ni P i N
在OTSU算法中，以阈值k将所有的像素分为目标C0和背景C1两类。其中,C0类的像素灰度级为0~k-1，C1类的像素灰度级为k~L-1。图像的总平均灰度级为：
u iP i
i 0
L 1
C0类像素所占面积的比例为：
0 P i
（a）原图图3-1 生成直方图
（b）直方图
3.2 最大类间方差法（OTSU）
最大类间方差法又称为OTSU算法，大津法（OTSU）是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出。从大津法的原理上来讲，该方法又称作最大类间方差法，因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后，前景与背景图像的类间方差最大。原理：对于图像 A(x,y)，前景(即目标) 和背景的分割阈值记作 T ，属于前景的像素点数占整幅图像的比例记为 ω 0，其平均灰度μ 0；背景像素点数占整幅图像的比例为 ω 1，其平均灰度为μ 1。图像的总平均灰度记为 μ ，类间方差记为g。设A是一幅具有L级灰度级的图像，其中第i级像素为个，其中i的值在0~L-1之间，图像的总像素点个数为：
2 2
2
2
令k从0~L-1变化，计算在不同k值下的类间方差 k 2 使得 k 最大时的那个k值就是所要求的最优阈值。
图3-2为采用OTSU方法取得最优阈值后进行阈值分割的结果。 MATLAB程序如下： I=imread('tsaml.jpg'); [width，height]=size(I); level=graythresh(I); BW=im2bw(I，level); figure imshow(BW) MATLAB 提供 graythresh 函数来自动获取分割阈值， im2bw 功能是转换图像为二进制图像。这两个函数结合使用，graythresh函数是自适应阈值，求出图像的自适应阈值，然后利用im2bw函数再转化为二值图像并输出，得到如图所示的自适应阈值图。

基于改进遗传算法的双阈值图像分割

第１期总第２７５期
基于改进遗传算法的双阈值图像分割
胡秀丽
（内蒙古电子信息职业技术学院，内蒙古，呼和浩特０１００７０）摘要：将双种群遗传算法用于阈值的选取，仿真结果表明：合适的遗传算子选定后，基于遗传算法的双阈值图像分割方法可以正确有效地分割图像，将遗传算法用于图像处理中，是非常有效的。
遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机优化搜索算法，模拟自然选择和自然遗
传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子（选择、交叉和变异）对
率和交叉率，以便使种群中样本更丰富，为下一步的高层遗传过程提供丰富的种群库样本； ③ 对于每个子
种群，分别执行其所使用的遗传算法若干代后，将遗传基因结果记录在ｒ［ｉ，ｊ］（ｉ＝１～Ｎ；＿ｊ＝１～Ｐ）中，并
辨识和分析工作做准备。阈值法作为图像分割通用的一种方法，首先通过一定的算法选取最佳的阈值，可以是一个，也可以是多个，其选取依据图像的灰度特征，然后对图像中每个像素点的灰度值与所选取的

论优化遗传算法的模糊聚类在图像分割算法应用

科技论坛
Ｅ电ＬＥＣＴ子ＲＯＮＩ测ＣＴＥ试ＳＴ
２０第１３５年期３月
论优化遗传算法的模糊聚类在图像分割算法应用
范瑜（广东培正学院，广东广州５１０８３０）
文章摘要：在图像分割时，采用优化遗传算法，能够有效的对图像分割的约束条件和相关的交叉参数进行设置，通过对对ＦＣＭ
ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ
ＦａｎＹｕ
（ＧｕａｎｇｄｏｎｇｐｅｉｚｈｅｎｇｃｏｌｌｅｇｅＧｕａｎｇｄｏｎｇＧｕａｎｇｚｈｏｕ５１０８３０）
割算法中，对于模糊Ｃ均值（ＦｃＭ）迭代计算，运用遗传算法，能够
利用模糊Ｃ均值的ＦＣＭ算法主要是根据图像的像素的灰度
有效的解决这一问题。在一般的图形分割中，运用遗传算法能够信息采用的分割计算方法，根据算法的规章，主要运用误差平方提高ＦＣＭ算法的计算速度，图形分割的有效性，但不是不能有效和最小准则，采用数据迭代计算聚类中心，将像素信息相似的进的对变异率Ｐｍ和交叉率Ｐｃ进行控制，不能够自行调节像素搜索行聚类，依据这种原理计算图像像素阈值分割的方法，实现图形
图像分割是需要进度对多种像素进行对比分割，将图形中类中心在集合的样本空间中欧氏距离，是图形中的第Ｋ样本的像素进行归类分布，采用聚类的方法分析得出图形的分割阈相对ｉ个聚类中心的律属度，这样能够有效的体现出图形分割计值，这种模糊类聚的计算方法在图形分割中是一种常用的算法。算的模糊性，ｍ为图像像素集合的加权数，决定ｕ数据中的律属遗产算法能够广泛的应用到各种图形的分割计算中，在图形的分度，也就是数据进行模糊计算的程度。

基于遗传算法的最大熵阈值的图像分割_宋家慧

基于遗传算法的最大熵阈值的图像分割宋家慧(东南大学自动控制系,江苏省南京市210096)摘要图像阈值分割技术在图像分析和图像识别中具有重要的意义。

最大熵方法具有很多优点,但同时也存在弱点:需要大量的运算时间,特别是在计算多阈值时。

因此需要引入优化算法。

文中将遗传算法用于最大熵阈值的图像分割方法中,分别对一维及二维阈值分割的情况进行讨论,并提出了一种基于改进型遗传算法的最大熵阈值图像分割方法。

通过对几幅经典图像的分割结果对比,表明了基于遗传算法的最大熵阈值的图像分割方法可以有效地提高最大熵图像分割的计算速度,提高图像处理的实时性。

关键词:图像分割,遗传算法,阈值中图分类号:TN911.73收稿日期:2004 11 01;修回日期:2004 12 11。

0 引言图像分割是图像处理和计算机视觉中基本而且关键的技术之一,其目的是将目标和背景分离,为后续的分类、识别和检索提供依据。

图像分割法包括阈值法、边缘检测法和区域跟踪法等。

其中图像阈值分割是一种广泛使用的图像分割方法。

目前,已有很多阈值分割方法,例如直方图阈值分割、类间方差阈值分割、最大熵阈值分割等。

最大熵阈值分割方法不需要先验知识,而且对于非理想双峰直方图的图像也可以进行分割。

但是在确定阈值时,尤其是确定多阈值时,计算量很大。

遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机化搜索算法,是一种具有鲁棒性、并行性和自适应性的优化算法。

本文将以一维最大熵阈值法和二维最大熵阈值法为例,探讨如何利用遗传算法和改进型遗传算法进行最大熵阈值的选取。

1 最大熵阈值分割1.1 一维最大熵阈值分割将Shannon 熵概念应用于图像分割时,依据是使图像中目标与背景分布的信息量最大,通过分析图像灰度直方图的熵,找到最佳阈值。

对于灰度范围为{0,1, ,L -1}的图像,假设图中灰度级低于t 的像素点构成目标区域(O),灰度级高于t 的像素点构成背景区域(B),那么各概率在其本区域的分布分别为:O 区:p i /p t ,i =0,1, ,t ;B 区:p i /(1-p t ),i =t +1,t +2, ,L -1。

机器视觉在鞋机运动轨迹识别中的应用研究

机器视觉在鞋机运动轨迹识别中的应用研究丁度坤;舒雨峰;谢存禧;张铁【摘要】提出了一种基于机器视觉的鞋底运动轨迹识别新方法,首先,自主开发了鞋机自动涂胶系统.引入视觉检测技术,采集鞋底图像,对采集到图像进行中值滤波及灰度增强处理.在此基础上,对遗传算法进行深入研究,研究了基于遗传算法的图像阈值分割方法.结果表明,与传统的ostu法相比,新方法能较好地去除鞋底周边的干扰,准确提取鞋底信息.最后对分割后的图像进行了数学形态学及边缘检测处理,以提取鞋底轮廓边缘,最终的图像误差为±0.03mm,为下一步鞋底涂胶轨迹的自动生成奠定基础.%A new mehod based on computer vision for tread motion trajectory recognition is proposed in this paper.Firstly,the automatic shoe gumming system is developped. The vision sensor is used to capture the tread images in real time. Then the median filter and grey enhance processing are performed to the images.On this basis,the genetic algorithm has been deeply researched,and used to the image thresholdapared with the traditional ostu method,the new method can remove the disturbance around the tread effectively,and gain the tread information accurately.In the end,the mathematical morphology and edge detection operations are performed to the segmented images. So the contour edge of the tread can be extracted and the final image error is ±0.03mm,which make a basis for the ge neration of tread gumming trajectory.【期刊名称】《机械设计与制造》【年(卷),期】2018(000)002【总页数】4页(P257-259,262)【关键词】鞋机;遗传算法;图像识别【作者】丁度坤;舒雨峰;谢存禧;张铁【作者单位】东莞职业技术学院,广东东莞523808;东莞职业技术学院,广东东莞523808;华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640;华南理工大学机械与汽车工程学院,广东广州510640【正文语种】中文【中图分类】TH161 引言随着人们生活水平的提高，对自身所穿着的鞋类品质提出了更高的要求，个性化定制是将会是未来鞋业发展的趋势[1]。