改进的遗传算法在实时图像分割中的应用

为了自动确定图像分割的最佳阈值,提出了一种改进的自适应遗传算法,并利用该算法对二维Fisher准则图像分割评价函数进行了全局优化,提高了分割阈值的求解速度。该算法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,克服基本遗传算法的收敛性差、易早熟问题。实验结果表明,该算法具有良好的收敛速度和稳定性,阈值范围稳定在3个像素以内,阈值计算时间比二维Fisher准则法缩短了18 ms(约63%左右),比基本遗传算法缩短了大约30%左右,能够满足实时性要求,可以应用于各种图像的实时处理与分析中,具有较高的实用性。