基于模糊理论的图像分割算法研究（四）

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1、基于模糊理论的图像分割算法研究（四）6.4实验结论本文所讨论的基于遗传算法的图像分割算法，采用标准遗传算法作为计算流程，但对其中的选择算子进行了改变，用高级选择函数select代替了传统的单一选择算子，使得在每次选择运算后所得的父辈更为健壮，更好的保持了第一代父辈的表现型，使得分割更加精确。通过设计变异概率，使得每次迭代遗传运算后，子代的表现型略有改变，从而更以获得最优的表现型（即最优阈值），减少了迭代寻优次数，降低了程序运行时间。同时考虑到过多迭代不利于降低程序运行时间，以及在寻优过程中的最佳值收敛问题，指定迭代次数为50次时即跳出整个程序，通过反编码求得最

2、优阈值，并通过变量调用，直接应用于下面的分割程序，达到了整个算法的自动完成。相对于灰度直方图双峰法，本方法对图像的先验信息要求不高，不需要像灰度直方图法那样，先通过获得图像的灰度直方图取得分割阈值后再对图像处理，整个程序的自动化程度高，且对于那些灰度直方图不呈双峰分布的图像，本算法程序一样可以处理，这就扩大了本算法程序的灵活性，从而更具有实际意义。而且，由于灰度直方图双峰法的阈值是通过人眼观察获得，其误差必然大于机器迭代运算所取得的最优阈值，而普通的阈值分割法，如ostu法，虽然实现了阈值的自动选择，但其运算时间与本算法相比偏长，实时性差于本算法。因此，在图像

3、分割算法中，基于遗传算法的图像分割算法更优于其它传统的图像分割算法。通过上述讨论，以及两种方法的处理结果图片的对比，基于遗传算法的最大类间方差法分割后图像与直方图双峰法分割后的图像像比，效果更明显，且无须事先测量图像的灰度直方图，更加灵活，更加精确。其相关试验结论列于下表：基于遗传算法的图象分割实验结论总表:分割方法自动化程度阈值灰度直方图计算时间分割结果灰度直方图法无法自动完成——基于遗传算法的Ostu法高阈值自动指定，阈值M=162，短于普通Ostu法普通Ostu法高阈值自动指定偏长参见参考文章[25]参考文献[1]张兆礼，赵春晖，梅晓丹.现代图像处理技术

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