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一种基于遗传算法的矩形检测方法，其特征在于包括如下步骤：(1)边缘检测步骤：对图像进行边缘检测，获得由图像中所有边缘点组成的边缘空间；(2)选择库生成步骤，包括下述子步骤：(2.1)每次以均匀随机不放回方式从边缘空间中抽四个边缘点；(2.2)个体表示步骤，用四个边缘点表示一个个体，记为{(x<sub>1</sub>,y<sub>1</sub>),(x<sub>2</sub>,y<sub>2</sub>),(x<sub>3</sub>,y<sub>3</sub>),(x<sub>4</sub>,y<sub>4</sub>)}，其中x<sub>1</sub>‑x<sub>4</sub>为各边缘点横坐标，y<sub>1</sub>‑y<sub>4</sub>为各边缘点纵坐标；将个体中每个边缘点视为一个基因，每个个体按从左至右顺序，有一号、二号、三号、四号基因位；将置于i号基因位的基因称为第i个基因，i为从1到4的整数；将离直角坐标系原点最近的基因置于一号基因位上，其它三个基因按照顺时针或逆时针顺序依次位于二号、三号和四号基因位上；当离原点最近的基因多于一个时，则将位于最上方基因置于一号基因位上；(2.3)执行子步骤(2.1)、(2.2)共S次，S取值一般为20到900之间，去除其中有三个或三个以上的边缘点在一条直线的个体，生成选择库；(3)交叉操作步骤，包括如下子步骤：(3.1)从选择库中，以均匀随机和放回的方式，选择两个个体；(3.2)随机生成整数i、j，将两个个体的第i个基因的横纵坐标分别转换为二进制编码；将两个个体的第i个基因的横纵坐标第j位及以后的编码段，分别进行交叉替换，将交叉替换后的二进制编码转换回十进制，形成两个新的基因；j是从1到N的整数，N是基因坐标二进制编码位数；(3.4)判别所述两个新的基因是否均为边缘空间中的点，是则转子步骤(3.5)；否则将不是边缘空间中的点的基因，变更为边缘空间中距离该基因最近、且未参加交叉替换的基因，转子步骤(3.5)；(3.5)对交叉或变更后的两个个体执行子步骤(2.2)操作，然后转子步骤(3.6)；(3.6)在重新排列基因顺序的两个个体中，判别各个个体是否有两个或两个以上的基因重复，是则将该个体删除，转步骤(3.1)；否则转步骤(3.7)；(3.7)计算重新排列基因顺序的两个个体适应度，判别是否至少有一个的适应度为1，是则将该个体作为检测出的矩形，结束；否则转步骤(4)。(4)变异操作步骤，包括如下子步骤：(4.1)以均匀随机和放回的方式，从选择库中选择一个个体，随机选择该个体上的第i个基因(x<sub>i</sub>,y<sub>i</sub>)；(4.2)生成两个随机整数，分别对变异阈值thr取余，产生一个突变向量(δx,δy)；其中变异阈值thr是大于0的整数；(4.3)以(x<sub>i</sub>+δx,y<sub>i</sub>+δy)为变异基因p，判断其是否为边缘空间中的点，是则转子步骤(4.4)，否则将其变更为边缘空间中距离该点最近、且未参加变异的点；(4.4)对变异后的个体执行子步骤(2.2)操作，然后转子步骤(4.5)；(4.5)判别重新排列基因顺序的个体是否有两个或两个以上的基因重复，是则将该个体删除，转子步骤(4.1)；否则转步骤(5)；(5)计算个体适应度，判别该个体的适应度是否为1，是则将该个体作为检测出的矩形，结束；否则转步骤(6)；(6)判别交叉和变异操作次数的总和是否达到或超过T，是则表明没有检测到矩形，结束；否则转步骤(3)；其T是用户自定义的次数值，取值为50到500之间。 |
