[發明專利]一種基于改進遺傳算法和K-均值算法的圖像分割方法在審
| 申請號： | 202010842312.2 | 申請日： | 2020-08-20 |
| 公開（公告）號： | CN111754533A | 公開（公告）日： | 2020-10-09 |
| 發明（設計）人： | 張淑琴;王玉龍;衛可;楊凱;何寶元 | 申請（專利權）人： | 中國計量大學 |
| 主分類號： | G06T7/11 | 分類號： | G06T7/11;G06T5/00;G06K9/62;G06N3/12 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
| 權利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 改進 遺傳 算法 均值 圖像 分割 方法 | ||
1.一種基于改進遺傳算法和K-均值算法的圖像分割方法，其特征在于：將圖像進行去噪處理和轉換顏色空間，利用改進的遺傳算法搜索全局的最優解；再利用K-均值算法進行局部尋優，以得到的最優解作為K-均值算法初始聚類中心，實現對圖像的更快收斂速度和更高分割精度的圖像分割。
2.根據權利要求1所述一種基于改進遺傳算法和K-均值算法的圖像分割方法，其特征在于，所述的改進的遺傳算法搜索全局的最優解，具體包括以下步驟：
(1)編碼和種群劃分：將種群進行編碼并將整個種群分為雙種群。
(2)選擇：分別挑選兩個種群中更加優秀的個體，再將優秀個體的優秀特性通過遺傳和在交配的方式留給下一代個體。
(3)交叉：使用單點交叉，保證種群1的交叉位數大于種群2的交叉位數。
(4)變異：對兩個種群分別設定不同的變異概率S1和S2，并保證S1的值大于S2。
(5)變異接受判斷：根據模擬退火算法中的Metropolis準則進行判斷是否接受變異產生的個體。
(6)適應度函數判斷：根據適應度函數H()對種群個體進行判斷，將適應度更好的的個體保留下來。
(7)交換個體：將不同種群得到的最優個體進行交換。
(8)算法終止判斷：兩個種群最優個體與目標函數最優解之間是否滿足求解的精度，若不滿足則轉到步驟(2)；否則，算法終止，返回當前最優解。
3.根據權利要求1所述一種基于改進遺傳算法和K-均值算法的圖像分割方法，其特征在于，所述的再利用K-均值算法進行局部尋優，以得到的最優解作為K-均值算法初始聚類中心，具體包括以下步驟：
(1)聚類中心的確定：將改進的遺傳算法所得到的全局最優解作為初始K-均值聚類中心。
(2)更新聚類中心：采用歐氏距離計算樣本與各聚類中心之間的距離，將樣本歸入到與它最近的聚類中心中，再更新各個聚類的聚類中心。
(3)算法終止判定條件：若上一次的聚類中心和新的聚類中心不等，返回步驟2；若相等，則算法終止，返回最優解，實現圖像分割。
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息，商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于中國計量大學，未經中國計量大學許可，擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作，請聯系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202010842312.2/1.html，轉載請聲明來源鉆瓜專利網。
- 上一篇：一種含海藻多糖的兒童洗護組合物
- 下一篇：一種軟棗獼猴桃苗木品種鑒定的方法
