基于遗传算法的ostu图像分割方法

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1、基于遗传算法的Ostu图像分割方法罗丽霞（临汾职业技术学院，山西临汾041000）擡要：图像分割是常见于模式识别和计算机模式的一种基本技术，目标识别、目标检测和特征提取操作均需通过图像分割进行。目前图像分割算法常用最大类间方差法（Otsu）,但这种算法受噪声等因素干扰时容易造成分割错误。详细分析了以往Otsu阖值的处理原理，提出一种基于遗传算法的Ostu图像分割算法，仿真浜验表明图像清晰度更显著,并可有效缩短图像分割时间，具有广泛的发展前景。关键词：遗传算法；Otsu；图像分割中图分类号：TP391.41文献标识码：ADOI：103969/jissn1673-1492201406

2、.007TheOstuImageSegmentationMethodBasedonGeneticAlgorithmLUOLi-xia(CcmputerDepartmentofLinfenVocationalandTechnicalCollegeShanxi/Linfen041000)Abstract:Imagesegmentationisabasictechniqueinpatternrecognitionandcomputermodel/targetrecognition/targetdetectionandfeatureextractionoperationshallbeca

3、rriedoutbyimagesegmentation・Theimagesegmentationalgorithmcommonlyusedmaximumbetweenclassvarianee(Otsu)/butthisalgorithmissegmentationerrorscausedbysensitivetonoiseandotherfactors・Tnthispaper/adetaileda-nalysisoftheprocessingprincipleofpreviousOtsuthreshold/putforwardakindofOstuimagesegmenta・

4、tionalgorithmbasedongeneticalgorithm/thesimulationshowsthattheeffectisremarkable/caneffec・tivelyshortenthetimeofimagesegmentation/andhaswidedevelopmentprospects.Keywords:geneticalgorithm；Otsu；imagesegmentation0引言随着近年来科学技术的快速发展，许多以阈值分割技术为基础的图像分割方式被不断提出,例如最大类间方差法、最大嫡原则、最小偏态法和最小误差法。最大类间方差（Otsu）是

5、以统计原理为基础的一种判决法，该判决法的其它参数无需经过人工设定和先验知识，可自动选取阈值，具有分割速度快和算法简便等特点，由于其可快速、显著提高图片分割效果，故成为现阶段最常见的一种图像分割方法菇。Otsu阈值法可选择类间方差最大的阈值，实现背影与目标的分离"以往的一维Otsu法只针对图像本身的灰度信息进行处理,像素和领域之间的空间信息并未得以处理，故图像在受到噪声或其它外界因素干扰时，灰度直方图中的波谷及波峰均呈不明显分布，容易造成分割错误刘建庄针对此问题提出了二维Otsu法，通过二维直方图的方式选取灰度级与平均灰度级的阈值，由于阈值法由传统的一维发展到了二维，较一维方式帀言

6、二维Otsu法具有明显的抗噪声能力，显著改善图像的分割效果遗传算法（GA）是模拟生物遗传机制和自然选择的一种择优方式，该算法具有并行处理和鲁棒性强等优点，被广泛运用于工业优化控制、图像处理和模式识别领域⑴。本文详细分析了以往的Otsu阈值的处理原理，在Otsu算法中运用了遗传算法，并在I比基础卜讲彳〒了估直灾盼加率和燥讨诫右式药右抽性.1图像分割图像分割是常见于模式识别和计算机模式的一种基本技术,目标识别、目标检测和特征提取操作均需来稿日期：2014-06-26作者简介：罗丽15（1975-）,女<山西临猗人，临汾职业技术学院讲师,硕士。通过图像分割进行。图像分割是指分离出目标图

7、像和背景图像，使用户能够获取自己感兴趣的部分，阈值法、区域跟踪法和边缘检测法是目前常用的分割方式。其中，区域跟踪法和边缘检测法对图像的要求該高，要求图像背景与分割目标间存在显著的灰度变化。但由于对焦因素和关照因素的影响，许多图像的U度因素难以体现，最终造成分割准确值难以达到用户期望值。而阈值分割方法具有性能稳定和简单有效整优点，故被广泛运用于图像分割领域中2传统Otsu阈值方法的图像分割2.1Otsu阈值方法的图像分割原理1980年日本的大津展之提出了Otsu算法,该算法又被称为