基于演化算法的水果图像分割

为了满足水果采摘机器人对图像分割算法实时性和自适应性的要求,在传统演化算法的基础上,提出了一种基于蜂王交配结合精英选择、截断选择分阶段的改进演化算法对水果图像进行分割。在设计选择策略时,将迭代过程划分为前中后3个阶段,分别采用蜂王交配算法、精英选择策略和截断选择策略来进行适应值的选择,这样既保证了种群的多样性,又克服了传统演化算法局部最优、收敛过快的缺点。试验结果表明,该文提出的水果图像演化分割算法无论从稳定性、分割效果,还是全局最优收敛速度上,都明显优于传统演化算法,分割的阈值稳定在3个像素之内;与Otsu算法、贝叶斯分类算法、K均值聚类算法、模糊C均值算法等其他算法相比,水果图像演化分割算法分割效果最好,对同一幅图像进行分割得到的分割识别面积参考值最大,而且运行速度最快,平均运行时间为0.08735 s,远少于其余4种算法;并能用于柑橘、荔枝、苹果等各种水果的图像分割,具有一定的通用性,达到水果采摘机器人视觉实时识别的要求,为水果图像分割及其实时获取提供了一种新的基础算法。