基于稀疏遗传聚类的图像分割方法

摘要

本发明公开了一种稀疏遗传聚类的图像分割方法，主要解决现有技术搜索最优解速度慢，耗费时间长的问题。其实现步骤是：1)对待分割的纹理图像或雷达图像提取特征向量；2)用KSVD算法对提取的特征向量进行数据的稀疏表示；3)从稀疏表示后的数据中抽取样本，进行染色体种群的初始化并对其编码；4)对染色体种群设计交叉操作，变异操作和选择操作；5)计算染色体种群和经遗传算子操作后是染色体种群的适应度值并进行比较，选取适应度值大的染色体构成优异的染色体种群；6)根据优异的染色体种群中的最优解输出分割图像结果。本发明相比现有技术具有搜索启发信息好，时间复杂度低，图像分割结果有明显提高的优点，可用于图像的目标检测和目标识别。

主权项

1.一种基于稀疏遗传聚类的图像分割方法，包括以下步骤：(1)对待分割的大小为256×256的图像I进行3层平稳小波变换，图像像素点总个数为z，对每个像素点提取出10维子带能量特征，构成大小为z×10的输入数据样本Y；(2)对输入数据样本Y利用KSVD算法，求解下式：min{||Y-DX||²},满足其中，D为目标训练字典并初始化为一个随机字典，X为稀疏分解矩阵，为任意第i₀列，为的0范数，||Y-DX||²为求解Y-DX的2范数，T为稀疏度控制系数，根据上式迭代训练L次得到目标训练字典D={d₁,d₂,...,d_q}，q表示字典D中原子d的总个数，这里q取50；(3)从训练好的字典D中随机选取m个原子d作为初始搜索种群，这里m取20；(4)对初始搜索种群进行编码，种群中的每个染色体长度为10×k，完成编码的染色体种群记为A；(5)计算染色体种群A的适应度值f；(6)对染色体种群A进行遗传算子操作，包括交叉重组操作和高斯变异操作，经过遗传算子操作后染色体种群记为B；(7)计算染色体种群B的适应度值f₁；(8)根据染色体种群A的适应度值f和染色体种群B的适应度值f₁对染色体种群B中的个体采用精英联赛机制进行选择操作，并把选择后的个体保存到新种群C中，并用新种群C更新染色体种群B；(9)将染色体种群A的适应度值f与的更新后的染色体种群B的适应度值f₁进行比较，其中，染色体种群A中的第i个染色体的适应度值记为f(i)，i=1,...,m，染色体种群B中的第i个染色体的适应度值记为f₁(i),i=1,...,m，如果f₁(i)≥f(i)，则用更新后的染色体种群B中的第i个染色体替换染色体种群A中的第i个染色体，更新染色体种群A，否则不做处理；(10)若染色体种群A中连续两代的最优适应度值之差连续h次小于预先设定的精度值ε=10^-4时，则认为满足停止条件，停止迭代，输出图像分割结果，否则从步骤(5)开始重复，直至满足条件停止。