基于遗传算法和大津阈值分割法实现的图像分割

一、简述

本实验采用遗传算法和大津阈值分割法确定图像分割的最佳阈值，从而对图像进行二值化分割。

二、大津阈值分割法

在计算机视觉和图像处理中，大津二值化法用来自动对基于聚类的图像进行二值化。或者说，将一个灰度图像退化为二值图像。

算法假定该图像根据双模直方图（前景像素和背景像素）把包含两类像素，于是它要计算能将两类分开的最佳阈值，使得它们的类内方差最小；由于两两平方距离恒定，所以即它们的类间方差最大。因此，大津二值化法粗略的来说就是一维Fisher判别分析的离散化模拟。

三、遗传算法

遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。

遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）可抽象表示为染色体，使种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中评价整个种群的适应度，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。

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