一种新的基于佳点集的图像二值化遗传算法.pdfVIP

第 18卷 第 12期 计算 机 技 术 与发 展 Vo1．18 No．12 2008年 l2月 COM 玎ER DCHN0o【GY AND DEVEIoPMENT Dec． 2oo8 一 种新的基于佳点集的图像二值化遗传算法 谢 莹 (安徽大学计算机教学部，安徽 合肥 230039) 摘 要：在图像二值化算法中，传统优化算法难达到全局最优解，一般遗传算法不能保证子代的性能优于父代。将佳点集 理论应用到图像二值化算法中，建立基于佳点集的随机有哪些信誉好的足球投注网站机制，不仅提高了求解速度与精度，并且能保证所求到的后代 的适应值较高。算法具有较好的稳健性，在实际应用中获得了很好的二值化效果，有利于计算机图像处理的后续工作。 关键词：佳点集；图像二值化；阈值；适应度；遗传算法 中图分类号：TP301．6 文献标识码：A 文章编号：1673—629X(2oo8)12—0060一O3 A NovelImageBinarizationGeneticAlgorithm BasedonGoodPointSetTheory XIE Ying (DepartmentofComputerEducation，AnhuiUniversity，Hefei230039，China) Abstract：Intheirnagebinarizationalgorithms，traditionaloptimizationalgorithmsaledifficulttOgetthebestglobaloptimum solution， andnorms1geneticalgorithmscannotpromisethattheosn’sperformancewillhe betterthanthefather’s．Appliesgoodpointsettheoryto thein!ggebinarizationalgorithm andp】：op0sesarnadom searchmethodbasedit．TheseHleansnotonlyimprovetheoslutoin’sspeednad precisoin，butalsoens11．lethattheosn’sfitnessdegreewillbegood． e~gofithmhasgoodadaptability，nadcanachieveexcellenteffect inthe application，nadthne csndobetterinthelaterworkofimageprocess． Keywords：goodpointest；imagebinarization；threshold；fimessd~ ee；geneticalgorithms 0 引 言 般遗传算法在求解过程中不能保证子代的性能优于父 在图像处理过程中，二值化是最基础的方法之一。 代 ，应用于图像二值化中得到的效果也不是很理想，提 通常对图像进行二值化的目的是将图像的背景与前景 出一种新的算法，该算法将佳点集理论应用到图像二 对象分离开。具体方法是根据一个阈值把图像的各像 值化遗传算法中，取得了很好的效果，从而有利于计算 素按其灰度值进行重新赋值。高于此阈值的点的灰度 机图像处理的后续工作。 值全部变为某一固定值 (如 1或 255)，低于此阈值的 点的灰度值则变为0。这样对灰度进行重新赋值后的 1 佳点集理论 整个图像只有两个灰度级，称之为二值图像，重新赋值 (1)设 G是S维欧氏空间的单位立方体，即z∈ 的过程叫做图像的二值化。