光电工程, 2009, 36 (8): 40, 网络出版: 2009-10-09  

结合遗传算法和多尺度边缘检测的红外图像分割

IR Image Segmentation by Combining Genetic Algorithm and Multi-scale Edge Detection
作者单位
1 西北工业大学 自动化学院,西安 710072;中国飞行试验研究院,西安 710089
2 中国飞行试验研究院,西安 710089
3 西北工业大学 自动化学院,西安 710072
摘要
用传统的解析法得到的函数最大梯度和局部极大只能是近似和局部意义上的。本文结合遗传优化搜索算法讨论多尺度边缘检测的新方法。为了提高遗传算法应用于边缘检测的收敛速度,改进基本遗传算法存在的局部搜索能力差的缺陷,提高全局解的质量,采用了改进的GA(遗传算法)+SA(模拟退火法)+TABU(列表寻优法)混合算法。将基本遗传算法与启发式搜索算法相结合,采取交替式的优化策略。试验结果表明,将该算法用于红外目标图像分割,可以使检测出的图像边缘细节丰富、单边缘、定位准确。
Abstract
Finding gradient maximum and local maximum based on multi-scale Canny operator edge detection is really the optimization for two dimension multi-element function. The maximal function gradient or local maximum which was derived by the traditional analytics is approximate and local. A new multi-scale edge detection algorithm is proposed by a genetic optimum searching algorithm. To upgrade the genetic algorithm convergence about edge detection, an improved GA+SA+TABU is used in order to overcome the defects of local searching in the general genetic algorithm and upgrade the whole resolution. Alternating optimization tactics are utilized by combining the general algorithm and heuristic searching methods. The experimental results show that the proposed algorithm applied to IR target image segmentation could result in copious details, single edge and exact location.

李朝晖, 王冰, 陈明. 结合遗传算法和多尺度边缘检测的红外图像分割[J]. 光电工程, 2009, 36(8): 40. LI Zhao-hui, WANG Bing, CHEN Ming. IR Image Segmentation by Combining Genetic Algorithm and Multi-scale Edge Detection[J]. Opto-Electronic Engineering, 2009, 36(8): 40.

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