改进二维最大类间方差法及其在黄瓜目标分割中的应用

为了提高图像阈值分割算法的应用广适性和处理实时性,该文在二维最大类间方差分割算法的基础上,研究邻域模板尺寸对最佳阈值的影响,将图像的灰度值、邻域尺寸及邻域均值进行遗传基因编码,利用遗传算法得到阈值最优解的小范围,在此小范围内进行二次遗传算法运算寻求全局最优解。将此基于两级遗传算法的二维最大类间方差分割算法应用于黄瓜计算机视觉识别目标试验中,试验结果表明,在计算类间方差次数上,基于两级遗传算法的二维最大类间方差算法分别为二维最大类间方差耗时的0.18%和一维Otsu算法耗时的46.87%,耗时上也较传统二维最大类间方差算法和一维Otsu算法有很大缩短,分割效果也有了明显改善。同时该算法也为目标识别领域提供了一种新型的实时图像分割方法,具有一定的推广价值。