基于遺傳算法的柑橘圖像分割.pdf

1、近年來，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品檢測方面得到了廣泛的應(yīng)用，使得現(xiàn)代農(nóng)業(yè)更具規(guī)模性和專業(yè)化。本文所研究的內(nèi)容是柑橘圖像分割的具體算法設(shè)計(jì)。它是課題“柑橘表面破損自動檢測系統(tǒng)”中一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。柑橘表面破損自動檢測系統(tǒng)采用的是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，其檢測的精度較人工挑選有很大提高。該系統(tǒng)中柑橘圖像分割算法好壞會直接影響系統(tǒng)檢測柑橘表面是否破損的準(zhǔn)確度。本文提出了一套完整的柑橘圖像分割算法。
　　 圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)重要而且基

2、本的問題，其內(nèi)容是根據(jù)圖像中不同目標(biāo)的特性，將圖像分解成不同的區(qū)域的技術(shù)。它是從圖像處理到圖像分析的一個(gè)關(guān)鍵步驟。對它的研究一直都是圖像技術(shù)研究中的熱點(diǎn)和焦點(diǎn)之一。
　　 首先本文研究分析常用的圖像分割技術(shù)，比較它們的優(yōu)劣，并將這些分割方法結(jié)合遺傳算法做了較深入的研究，然后提出了對彩色柑橘圖像進(jìn)行分割的新算法。其采用改進(jìn)的遺傳算法結(jié)合改進(jìn)的閾值分割方法。由于傳統(tǒng)的遺傳算法存在收斂性差、容易早熟這些問題，本文將遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)，設(shè)

3、計(jì)能夠依據(jù)適應(yīng)度大小進(jìn)行自動調(diào)整交叉概率和變異概率的改進(jìn)遺傳算法。另外，根據(jù)圖像分割效果好壞直接體現(xiàn)在不同類別對象之間的差別越大越好，同一類別對象之間的差別越小越好的特點(diǎn)，結(jié)合類間距離和類內(nèi)方差提出了一種有效的最佳閾值的計(jì)算方法。
　　 通過仿真實(shí)驗(yàn)，本文所提出的算法得出的閾值范圍更加穩(wěn)定，而且對分割圖像的邊緣處理得更細(xì)致，這樣就更能滿足柑橘表面破損自動檢測系統(tǒng)對于柑橘圖像分割質(zhì)量和分割速度及實(shí)時(shí)性這些要求。同時(shí)該算法可以應(yīng)用于