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基于遗传算法的图像分割和目标检测技术研究在计算机视觉领域，图像分割和目标检测是两项具有挑战性的任务。
它们的目的都是根据图像中的像素信息，将图像中的物体或区域划分出来，但是实现的方法和思路却大不相同。
传统的图像分割技术主要利用图像的纹理、颜色、形状等高层次特征进行分割。
但是在面对复杂场景和多类目标的情况下，传统的方法往往效果不佳。
而基于遗传算法的图像分割技术可以有效地解决这类问题。
遗传算法的本质是一种优化算法，根据染色体的遗传规则和适应度函数，不断进行交叉、变异和选择，最终得到一个全局最优解。
在图像分割中，遗传算法可以将图像分割问题转化为一个优化问题，通过不断迭代优化，得到最优的分割结果。
在基于遗传算法的图像分割中，一般会将图像看作一个二维网格结构，并将每个像素看作一个基因。
通过定义适应度函数来衡量每个分割结果的好坏，然后进行优化。
适应度函数可以根据实际需要进行定义，例如可以采用基于颜色、纹理、形状等特征进行混合计算的方法，来获得更准确的分割结果。
除了图像分割，基于遗传算法的目标检测也是一个热门的研究方向。
目标检测的目的是从一张图像中找出多个不同类别的物体，并标注出它们的位置和大小。
与传统算法相比，基于遗传算法的目标检测方法可以在处理复杂场景和多类别目标时取得更好的效果。
在基于遗传算法的目标检测中，通常采用的是基于模板匹配的方法。
首先需要事先定义好每个目标的模板，然后将模板与原始图像进行匹配，得到每个目标所在的位置和大小。
因为基于遗传算法的目标检测具有自适应性和抗噪性的优点，所以可以处理复杂的图像、噪声干扰和尺度变化等问题。
同时，基于遗传算法的目标检测也可以结合深度学习技术进行研究。
深度学习是一种基于大规模标注数据的机器学习方法，具有很强的泛化能力和学习能力。
结合深度学习技术，可以更准确地学习目标的特征，并加速目标检测的处理速度。
总之，基于遗传算法的图像分割和目标检测技术在计算机视觉领域有着广泛的应用前景。
*收稿日期：2012－10－28基于改进遗传算法的双阈值图像分割胡秀丽（内蒙古电子信息职业技术学院，内蒙古，呼和浩特010070）摘要：将双种群遗传算法用于阈值的选取，仿真结果表明：合适的遗传算子选定后，基于遗传算法的双阈值图像分割方法可以正确有效地分割图像，将遗传算法用于图像处理中，是非常有效的。
关键词：图像分割；阈值；双种群遗传算法中图分类号：TP391.41文献标识码：A 文章编号：1007—6921（2013）01—0091—02图像分割就是将目标（前景）和图像的背景分离，也即把目标从一幅图像中分割出来，为了后续的一些辨识和分析工作做准备。
阈值法作为图像分割通用的一种方法，首先通过一定的算法选取最佳的阈值，可以是一个，也可以是多个，其选取依据图像的灰度特征，然后对图像中每个像素点的灰度值与所选取的阈值进行比较，把属于同一部分的像素看作是同一物体［1］。
是否恰当地选择阈值直接决定了图像阈值分割法的结果，由于计算复杂性及对图像自适应性不佳等因素，使得很多阈值选取方法在应用上受到了一定的限制，特别在进行多阈值选择确定时，多数存在计算量过大的问题。
在图像分割过程中不可避免地会存在一些误差，从而影响图像的效果。
如何使这些误差达到最小，使计算机视觉效果达到实用化的需求，遗传算法在图像分割中的优化计算方面有很大的优势，目前遗传算法已在模式识别其他方面也得到了广泛的应用。
为了解决计算量太大的问题，并且能增强其自适应性，在图像分割中引入遗传算法。
遗传算法的最大特点是收敛速度快、处理非线性问题自控性好，它作为一种新的全局优化搜索算法从很大程度上克服了一般阈值方法计算量太大的缺点，并且有较好的自适应性。
因此，该算法具有健壮性、自适应性等显著特点，现已得到广泛应用。
1基于遗传算法的最佳阈值图像分割遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机优化搜索算法，模拟自然选择和自然遗传过程中发生的繁殖、交叉和基因突变现象，在每次迭代中都保留一组候选解，并按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子（选择、交叉和变异）对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止［2］。
基于遗传算法的图像分割研究
摘要：遗传算法是对生物进化论中自然选择和遗传学机理中生物进化过程的模拟来计算最优解的方法。
遗传算法具有众多的优点,如鲁棒性、并行性、自适应性和快速收敛,可以应用在图像处理技术领域中图像分割技术来确定分割阈值。
图像分割是图像处理技术的研究对象之一,它对于图像特征提取、图像识别等图像处理技术等有着重要意义。
主要研究基于遗传算法的图像分割效果,采用Matlab 软件进行仿真实验,对不同图像分割算法的效果进行比较。
实验表明,遗传算法是处理图像分割的优秀算法,图像分割效果相比于传统的图像分割算法效果更佳。
关键词:图像分割; 阈值计算; 遗传算法; 图像特征
指导老师签名：
Study on Image segmentation based
on genetic algorithm
Abstract:Genetic algorithm is an optimal solution method of using natural selection in biological evolution and biological evolution in genetic mechanism. Genetic algorithm has many advantages such as robustness , parallel , adaptive , and fast convergence , can be used in the field of image processing to determine the threshold value. Image segmentation is one of the object s of image processing , it is meaningful to the image feature extraction , image recognition and other image processing technologies. The image segmentation effect based on genetic algorithm of using MATLAB software to simulate the different image segmentation algorithms and compare the result . Experiments indicate that the genetic algorithm is out standing to deal with the image segmentation ,the result s is more outstanding than traditional image segmentation algorithm.
Keywords : image segmentation ;threshold computation ;genetic algorithm; image feature
Signature of supervisor:
第一章绪论
1．1遗传算法
1．1．1遗传算法的提出
智能计算也有人称之为“软计算”，是人们受自然(生物界)规律的启迪，根据其原理，模仿求解问题的算法。
从自然界得到启迪，模仿其结构进行发明创造，这就是仿生学。
这是我们向自然界学习的一个方面。
另一方面，我们还可以利用仿生原理进行设计(包括设计算法)，这就是智能计算的思想。
这方面的内容很多，主要包括遗传算法、群体智能算法等。
各种智能计算方法有以下一些共同的特点：(1)它们大都引入了随机因素，因此具有不确定性。
不少计算过程实际上是在计算机上作随机过程的模拟。
(2)它们大都具有自适应机制的动力体系或随机动力体系，有时在计算机过程中体系结构还在不断调整。
(3)这些算法都是针对通用的一般目标而设计的，它们不同于针对特殊问题而设计的算法。
(4)其中不少算法在低维或简单的情况下的效果不佳，但是到了高维复杂情况下具有很强的竞争力。
1975年，美国密歇根大学的心理学教授、电子工程学与计算机科学知名教授Holland和他的同事与学生共同研究了具有开创意义的遗传算法理论和方法。
遗传算法最初被研究的出发点不是为专门解决最优化问题而设计的，它与进化策略、进化规划共同构成了进化算法的主要框架，都是为当时人工智能的发展服务的。
迄今为止，遗传算法是进化算法中最广为人知的算法。
该算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。
概括地讲，它使用了群体搜索技术，将种群代表一组问题解，通过对当前种群施加选择、交叉和变异等一系列遗传操作，从而产生新一代的种群，并逐步使种群进化到包含近似最优解的状态。
由于其思想简单、易于实现以及表现出来的鲁棒性，遗传算法广泛地渗透到许多应用领域，特别是近年来在问题求解、优化和搜索、机器学习、智能控制、模式识别和人工生命等领域取得了许多令人鼓舞的成就。
以遗传算法为核心的进化计算，己与模糊系统理论、人工神经网络等一起成为计算智能研究中的热点，受到广泛的关注。
1．1．2遗传算法研究概况
对遗传算法的研究主要集中在算法的理论基础，算法结构，算法参数选择，
算法与其他算法的比较，算法的应用等方面。
在算法的数学基础研究方面，Holland的模式理论奠定了GA的数学基础，进而Bertoni和Dorigo推广了此研究。
模式定理中模式适合度是难以计算和分析的，Bethke运用了walsh函数和模式转换发展了有效的分析工具，Holland扩展了这种算.Goldberg首先运用．walsh模式转换法设计出了最小GA一欺骗问题并进行了详细分析。
遗传算法全局收敛性的分析已经取得了突破，使用的主要数学工具是马尔科夫链。
Goldberg和Segrest首先使用了马尔科夫链分析了遗传算法，Eiben 等用马尔科夫链证明了保留最优个体的GA的概率性全局收敛，Rudolph用齐次有限马尔科夫链证明了带有复制、交换、突变操作的标准遗传算法收敛不到全局最优解，不适合于静态函数优化问题，建议改变复制策略以达到全局收敛用。
Back 和Muhlenbein研究了达到全局最优解的遗传算法的时间复杂性问题。
遗传算法计算中的瓶颈是群体适合度函数的计算，为了克服群体数大造成的计算费时，Krishnakumar提出了称为uGA的小群体方法，群体数取为五，其仿真结果显示了较高的计算效率和适用于动态系统优化的潜力，但理论上的分析与更严格的实验尚待进行。
二进制编码的遗传算法进行数值优化时，有精度不高的缺点。
Schraudo1ph和Belew提出了参数动态编码(DPE)的策略，类似于Schaffe对搜索空间尺度变换的方法，是一种提高GA精度的新的结构形式。
遗传本质上是进行无约束优化的；简单约束尚能处理，复杂约束问题尚待研究。
Androulakis等提出一种扩展遗传搜索算法(EGS)，采用实数编码，把搜索方向作为独立的变量处理，文中报道对无约束和有约束问题均有较好结果，但无详细实验过程。
为了克服早熟收敛，Poths等提出了基于迁移和人工选择的遗传算法(GAMAS)，利用四组群体进行宏进化，类似于并行实现的思想，结果显示了较好的性能。
遗传算法具有天然并行的结构，目前一般在串行机上实现。
遗传算法并行实现的研究由来己久并颇有前景，因为它的计算瓶颈是适合度的计算，Grefenstette全面研究了遗传算法并行实现的结构问题，给出的结构形式有：同步主从式，半同步主从式，非同步分布式及网络式等。
遗传算法的应用研究比理论研究更为丰富，已渗透到许多学科。
遗传算法的应用按其方式可分为三大部分，即基于遗传的优化计算，基于遗传的优化编程、基于遗传的机器学习，分别简称为遗传计算，遗传编程，遗传学习。
遗传计算是GA最直接、最简单的应用，其面也最广。
自De Jong起，函数优化已成为经典的例子，常规采用二进制编程，目前使用实数编码的研究增多。
与。
