基于遗传算法的草莓图像FCM分割方法研究

《基于遗传算法的草莓图像FCM分割方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、2015年4月农机化研究第4期基于遗传算法的草莓图像FCM分割方法研究张红旗，王春光，李海军(内蒙古农业大学机电工程学院，呼和浩特010018)摘要:为了改善草莓采摘机器视觉系统中果实图像的分割效果，对图像分割算法中的遗传算法理论进行了分析。针对草莓果实图像的特点，通过使用遗传算法去寻找FCM图像分割方法中的聚类中心，提高了确定聚类中心的精度，从而改善了草莓果实图像的分割效果。关键词:机器视觉;图像分割;遗传算法;种群;草莓中图分类号:TP391．41文献标识码:A文章编号:1003－188X(2015)04－0055－03DOI:10.13427/j.cnki

2、.njyi.2015.04.0130引言1基于遗传算法的图像分割近年来，随着草莓在我国种植面积的逐渐扩大，遗传算法(简称GA)是由美国密歇根大学的J．草莓的自动化收获也成为研究者们关注的热点问题。Holland教授1975年首先提出的，该算法的群体搜索国内外关于草莓采摘机器人的研究也逐年增多，学者策略和群体中个体之间的信息交换、搜索不依赖于梯们相继对垄作栽培和高架栽培的草莓采摘机器人进度信息。由于遗传算法不是作用在问题空间，而是在［1］行了研究，并取得了一些成果。机器人采摘草莓的编码空间，所以在计算上具有通用、简单、稳定及并行［5］关键是果实重心和采摘点的确定，

3、利用图像处理的方处理的特点。法将自然状态下的成熟草莓从复杂环境背景中分割生物的进化过程主要是通过染色体之间的交叉出来，并准确地计算其外形尺寸及形心位置，是草莓和变异来完成的，如果将问题的求解过程看做一个搜［2］采摘机器人进行目标空间准确定位的基础。由于索过程就能够使用模仿自然界中生物遗传和进化机自然状态下生长的草莓形状和植株叶子状况比较复理的遗传算法来解决。遗传算法是一个群体优化过杂，生熟掺杂，不同成熟度的果实色泽多样，采摘机程，为了达到目标函数的最大值或最小值，从一组初器人采集到的图像会受到光照条件、拍摄距离、拍摄值(一个群体)开始进行繁衍优化，在这个过程中包

4、括角度、噪声等因素的影响，给草莓果实图像的分割带了群体的繁衍竞争、交叉和变异。［3］来了一定的困难。基本遗传算法也称为简单遗传算法(SimpleGe-图像分割效果的优劣会直接影响机械手的采摘neticAlgorithm，简称SGA)，其5个基本要素是染色体精度。由于果蔬图像的类型不同，所具有的图像特征编码、确定初始群体、设计适应度函数、遗传算子和控［6］也有很大的差异，所以到目前为止，研究者们还没有制参数设定。找到一种适合所有果蔬图像类型的通用分割算法，因1)染色体编码:编码就是把问题的一个解表示成此图像分割的新思路和新算法还在不断地涌现。图位串的形式，把解空间

5、映射到遗传空间，使用固定长像分割常常需要进行反复试验，目前常用的图像分割度的二进制串是遗传算法中常用的编码形式，初始群技术有阈值分割法、区域生长法、区域的分裂与合并体中各个个体的基因值用均匀的随机数来生成，对于［4］［0，255］之间的数可以使用8位二进制码串来表示。法、边缘检测与边界跟踪法等。本文针对草莓果实图像的特点提出了一种基于遗传法的模糊聚类例如X:10011100就表示一个个体，该个体的染色体(FCM)阈值分割方法，来改善图像的分割效果。长度是8。2)确定初始种群:由多个染色体组成的具有一定收稿日期:2014－05－25群体规模的染色体集合称为种群，遗

6、传算法将对这个基金项目:内蒙古自然科学基金项目(2013MS0815);国家自然科学基集合进行遗传操作。通常初始种群是随机产生的，每金项目(11262015)一轮操作后生存下来的染色体组成新的种群，可以继作者简介:张红旗(1970－)，男，山东昌邑人，副教授，工学博士，(E－mail)zhq71507@163．com。续繁衍下一代。·55·2015年4月农机化研究第4期3)设计适应度函数:适应度是用来度量种群中个体优劣的指标，用适应度函数值的大小来确定哪些染色体适应生存，哪些被淘汰。4)遗传算子:选择、交叉和变异是遗传算法中的2)设计适应度函数:根据模糊聚类的目

7、标函数公3种基本遗传算子，交叉和变异示意图如图1、图2所式，确定的适应度函数为示。算法通过操作遗传算子来实现种群的世代更替。11F(u，v)==(1)cn1+J(u，v)5)设定控制参数:遗传算法控制参数主要有种群1+∑∑umd2ijiji=1j规模、迭代次数、交叉概率及变异概率等。其中，J(u，v)为聚类的目标函数。可见，适应度函数F(u，v)的值越大，聚类效果越好。3)确定控制参数:即确定种群规模、交叉概率、变异概率、迭代次数的值。由于采用实数编码，所以变异概率要选择得稍大一些。本文中初始群体的大小n取200，交叉概率Pc取0．8，变异概率Pm取0．04，迭

8、代次数取100。4)产生