基于遗传算法的图像阈值分割研究.pdfVIP

第29卷 第 193期 电 力 系 统 通 信 V01．29 No．193 2008年 11月 1013 TelecommunicationsforElectricPowerSystem Nov．10，2008 ·35 · 基于遗传算法的图像阈值分割研究 孙凤杰 ，王 鹤 ，范杰清 (华北 电力大学 电气与 电子工程学院，北京 102206) 摘要 ：主要论述 了利用遗传算法进行图像阈值分割的实现方法，重点研究了最大熵和最大类间方 差 2种阈值分割方法。将通信 电源配电屏开关图片作为研究对象，分别采用基于传统有哪些信誉好的足球投注网站算法 和遗传算法的最大熵和最大类间方差法对其灰度 图进行阈值分割 ，并应用 Visualc++编程实现。 实验结果表明，基于遗传算法的最大类问方差法的分割效果好，更好地满足了通信设备对远程视 频监控与识别系统中图像分割 实时性的需求。 关键词 ：视频监控 ；图像处理；阈值分割 ；遗传算法 中图分类号：TP391．41 文献标志码 ：A 文章编号：1005—7641(2008)11—0035—04 式中 P()是随机变量 的概率密度函数。 0 引言 对于数字图像来说，随机变量 可以是灰度级 通信 电源配电屏是通信站中的一种常见的设 值、区域灰度、梯度等特征 。灰度的最大熵，就是选 备 ，其作用是将整流设备输 出的48V电源通过开 择一个 阈值 ，使图像用这个阈值分割出的两部分的 关 向各个通信设备供 电。配电屏开关一般是具有 一 阶统计的信息量最大。设 n为图像 中灰度级 i 自动跳闸功能的三联动开关。当通信设备出现 电 的像素点数，P为灰度级 i出现的概率，则 源故障或电源线短路时，三联动开关由于具有过流 p i=0，1，…，L一1 (2) 保护功能而 自动跳闸 (开关 由合变为分)。因此， 对通信 电源三联动开关的位置进行视频 图像的监 式中 N×N为图像总的像素数，为 图像总的灰 测具有十分重要 的现实意义。为 了保证在任一开 度级数 。 关出现异常时，都能够在第一时间内被发现 ，就要 假设 图像 中灰度级小于 t的像素点构成 目标 保证远程视频监控与识别系统 的图像识别过程 的 区域 A，灰度级大于 t的像素点构成 目标区域 ，则 准确性和实时性。而在数字 图像识别处理过程 中， 目标 区域和背景区域的熵分别定义为 图像分割是关键的一步 ，其好坏直接关系到后续识 别处理结果的准确性和 图像识别的速度 I2。 HA()=一；()lg() =0，1，…， 传统图像分割方法的运算量都非常大，运行速 (3) 度缓慢 ，尤其在处理大型 图片时这种缺点更为突 HB㈤ 一 ( )lg( ) 出。遗传算法 (GA，GeneticAlgorithm)是一种快 捷 、简便、容错性强 的算法，与传统 的有哪些信誉好的足球投注网站方法相 =t+1，t+2，…，￡一1 (4) 比，具有强大的优势 。 式 中 P p。 1 阈值分割方法的理论基础 熵 函数定义为 1．1 最大熵法 )= +HB= gP