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MATLAB代做|FPGA代做|python代做-遗传算法实现图像分割

时间:2020-9-8 0:49:34 点击:

  核心提示:MATLAB代做|FPGA代做|python代做-遗传算法实现图像分割...

本文是对于Omar Banimelhem and Yahya Ahmed Yahya 发表论文《Multi-Thresholding Image Segmentation Using Genetic Algorithm》的翻译。

用遗传算法对图像进行多阈值分割(Multi-Thresholding Image Segmentation Using Genetic Algorithm)

摘要:图像分割是计算机视觉和图像处理中的一个重要问题。将一幅数字图像分成多个区域或者集合。在多个问题和应用中,图像分割变得越来越重要,从而使得研究者提出并改进图像分割过程的算法。图像分割的方法有很多。本文使用基于遗传算法的阈值技术来寻找不同目标和背景间的最优阈值。

关键词:图像分割;阈值;遗传算法。

1 引言

图像分割是区分一幅图像中的目标和背景的过程。对于许多依赖于计算机视觉的应用,如医学成像、卫星图像中的目标定位、机器视觉、指纹和人脸识别、农业成像等,图像分割是一个重要的预处理任务。图像分割阶段的准确性会对图像处理的后续阶段产生很大的影响。许多研究者对于图像分割问题已研究了多年;然而,由于图像具有如不同形式的直方图的特点,所以图像分割问题仍是一个公开的研究问题,需要进一步的研究。

最近,提出了许多技术,包括基于图形的算法边缘检测的算法进和基于阈值的算法[1-5],用于图像分割。由于阈值技术简单,在过去几年中得到了很大的关注。

另一方面,由于遗传算法能够为许多实际应用提供近似最优解,所以最近用其解决图像分割问题。一般来说,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是模拟自然选择的生物进化过程一种软计算模型(a soft computational model)[6]。

本文采用基于遗传算法的图像阈值方法,通过寻找阈值,将阈值问题转换为优化问题。该方法的目标是最大化目标间的类内方差和最小化目标像素之中的背景像素间的类间方差[7]。在每个目标中,像素的灰度间的同质性会影响图像分割质量。如果目标像素灰度变化,结果将有可能变差[7]。

论文的其余部分组织如下。第2节详细描述了图像阈值方法。第3节讨论了遗传算法的概念。第4节讨论所提方法。第5节给出仿真结果。最后,第6节对本文进行总结。

2 图像阈值

数字图像可以视为二维矩阵或者二元函数。它由称为像素的离散点组成。在彩色图像中,每个像素有三个值:红、绿和蓝。每个值在0到L-1的范围中,其中L是精度的数量。另一方面,灰度图像由像素组成,其中每个像素只有0到L-1之间的一个值,称之为灰度。对于许多图像处理问题,处理灰度图像比处理彩色图像更简单、有效。因此,在使用图像处理算法前,会将彩色图像转换为灰度图像。最常用的灰度为256(即每个像素值在0到255之间)。

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作者:遗传算法实现图像分割 来源:遗传算法实现图像分割
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