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1、基于遺傳算法的圖像分割技術(shù)研究作者姓名宋凱導(dǎo)師姓名、職稱裘雪紅教授一級學(xué)科計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)二級學(xué)科計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)申請學(xué)位類別工學(xué)碩士提交學(xué)位論文日期2014年11月學(xué)校代碼10701學(xué)號1203321675分類TN82號TP391密級公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于遺傳算法的圖像分割技術(shù)研究作者姓名：宋凱一級學(xué)科：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)二級學(xué)科：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)學(xué)位類別：工學(xué)碩士指導(dǎo)教師姓名、職稱：裘雪紅教授提交日期：2014年11月AStudyofImageSegmentationTechniqueBasedonGeneticAlgorithm
2、AthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerScienceandTechnologyBySongkaiSupervisor:Prof.QiuxuehongNovember2014西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外，論
3、文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文若有不實(shí)之處，本人承擔(dān)一切法律責(zé)任。本人簽名：日期：西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用畢業(yè)論文的規(guī)定，即：研究生在校學(xué)習(xí)期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱和借閱論文；學(xué)校可以公布論文的全部或部分內(nèi)容，可以允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同
4、時(shí)本人保證，畢業(yè)后結(jié)合畢業(yè)論文研究課題再撰寫的文章一律署名單位為西安電子科技大學(xué)。（保密的論文在解密后遵守此規(guī)定）本論文屬于保密，在年解密后適用本授權(quán)書。本人簽名：導(dǎo)師簽名：日期：日期：摘要摘要隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，人類社會(huì)的信息化、數(shù)字化程度越來越高。于此同時(shí)，作為數(shù)字圖像處理關(guān)鍵技術(shù)之一的圖像分割技術(shù)也在飛速地發(fā)展。在圖像分割領(lǐng)域里，隨著要分割的圖像日益復(fù)雜化，傳統(tǒng)的解決方法的局限性日益突出，組合優(yōu)化問題的搜索空間也急劇增大，傳統(tǒng)的方法“費(fèi)時(shí)費(fèi)力”很難求出最優(yōu)解。由于遺傳算法（GeneticAlgorithm，GA）具有優(yōu)化搜索僅需要
5、適應(yīng)度函數(shù)指導(dǎo)而不依賴于其他輔助信息和優(yōu)良的全局尋優(yōu)能力，這就為我們提供了一種求解復(fù)雜系統(tǒng)問題的通用框架，因而對于圖像分割領(lǐng)域里復(fù)雜問題的求解，遺傳算法正是最佳工具之一。本文對基于遺傳算法的圖像分割技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的研究，所取得的主要研究成果為：1.對圖像分割技術(shù)的基礎(chǔ)理論進(jìn)行了研究，重點(diǎn)研究了目前三大類的圖像分割技術(shù)，即閾值分割技術(shù)、邊緣分割技術(shù)和區(qū)域分割技術(shù)，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其理論實(shí)現(xiàn)過程和實(shí)際分割效果。2.對遺傳算法進(jìn)行了較為深入的研究。通過對遺傳算法的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)、算法的求解流程、算法的基本操作、算法的改進(jìn)空間和算法未成熟收斂性的防止等
6、問題的研究，更加深刻地理解了其理論和特點(diǎn)，為后續(xù)研究打下了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。3.對基于最大類間方差（OTSU）的遺傳分割算法進(jìn)行了研究，主要是對基于OTSU的遺傳分割算法的理論和算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究。并根據(jù)研究結(jié)果的總結(jié)，提出了基于改進(jìn)的遺傳算法和改進(jìn)的OTSU相結(jié)合的新圖像分割算法。4.通過對原算法的適應(yīng)度函數(shù)的研究，針對其不足，提出了新的適應(yīng)度函數(shù)公式，即以圖像的類間方差和類內(nèi)方差的比值為新的適應(yīng)度函數(shù)，并通過實(shí)驗(yàn)加以驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)證明新的適應(yīng)度函數(shù)比原有的適應(yīng)度函數(shù)更適合評估個(gè)體的優(yōu)劣，更適合指導(dǎo)遺傳算法的種群選取。此項(xiàng)改進(jìn)措施使得種群的遺傳進(jìn)
7、化得到了更好的信息指導(dǎo)，有利于加快算法在全局可行解空間內(nèi)尋優(yōu)的速度。5.對原遺傳算法的參數(shù)系統(tǒng)進(jìn)行了研究，并通過實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了眾參數(shù)間的相互關(guān)系。根據(jù)研究的結(jié)果提出了新的可自適應(yīng)調(diào)整的參數(shù)系統(tǒng)。具體來說，就是采用了可變的、能自適應(yīng)調(diào)整的參數(shù)體系，根據(jù)遺傳算法不同的進(jìn)化階段，選擇不同的參數(shù)值，以達(dá)到遺傳進(jìn)化加速尋優(yōu)的目的。通過實(shí)驗(yàn)的驗(yàn)證，對參數(shù)系統(tǒng)的改進(jìn)是成功的。I西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文6.對原有的算法終止條件進(jìn)行了改進(jìn)。原有的算法終止條件是固定的，不能適合現(xiàn)實(shí)實(shí)踐中復(fù)雜多變的情況。改進(jìn)后的算法能夠“智能”的決定是否終止進(jìn)化，輸出結(jié)果。7.
8、本論文通過大量的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了新算法的三個(gè)改進(jìn)措施，并且通過實(shí)驗(yàn)分析了三個(gè)改進(jìn)措施間的相互關(guān)系。通過與經(jīng)典的基于OTSU的遺傳分割算法的實(shí)驗(yàn)對比，證明了改進(jìn)后的新算法
