脐橙图像分割中阈值的选取研究及实现

王俊 周丽娟

摘要：图像分割是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题。本文提出了一套完整的脐橙图像分割算法，其采用改进的遗传算法结合改进的阈值分割方法。通过仿真实验，本文所提出的算法得出的阈值范围更加稳定，而且对分割图像的边缘处理得更细致。关键词：脐橙；阈值分割；类类距离；改进遗传算法

中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)12-2882-04

Threshold Citrusimage Segmentation Research and Analysis

WANG Jun, ZHOU Li-juan

(Collegeof Information Science and Technology, Hunan Agricultural University, Changsha 410128, China)

Abstract：Image segmentation is an important and primary problem in the field of computer vision. The thesis puts forward a full set of cit? rus image segmentation algorithm, which adopts improved genetic algorithm combining with improved threshold method. The thesis, through simulation experiment, brings forward threshold scope which is more stable, and makes the image segmentation edges more dedi? cated.

Key words: navel orange; threshold segmentation; classes distance; improved genetic algorithm

图像分割是计算机视觉领域的一个重要而且基本的问题。它在农产品无损检测方面得到了广泛的应用。图像分割算法好坏会直接影响检测系统的准确度。它是从图像处理到图像分析的一个关键步骤。对它的研究一直都是图像技术研究中的热点和焦点之一。但由于图像的特殊性，针对具体图像，针对具体问题，分割算法就不一样，至今还没有找到通用的分割理论，也没有找到对所有图像都适合的通用分割算法。

近几年来，基于遗传算法的图像分割方法得到了很多学者的研究。由于遗传算法在搜索方面具有很强的优势，而图像分割的实质是在众多的参量中去寻找一个最优参量，以此作为分隔的依据。于是如果在图像分割中引入遗传算法去求取最佳阈值，将会大大提高分割效率。

本论文重点对基于传统遗传算法的图像分割算法进行了比较系统的研究。针对传统遗传算法的不足，提出了一些改进措施，并且设计新的阈值确定方法——类类距离法，将两者结合共同运用到脐橙图像分割中，得到了比较好的效果。……