[发明专利]一种基于B型双链量子遗传算法的二维最大熵图像分割方法

摘要

本发明属于量子遗传算法和图像分割领域，尤其涉及一种基于B型双链量子遗传算法的二维最大熵图像分割方法。本发明包括：步骤一、读入图像，读取每个像素点的灰度值f(x,y)；步骤二、计算灰度均值，及某像素点附近八个像素点的平均灰度值g(x,y)；由[f(x,y),g(x,y)]构成二维灰度‑灰度均值直方图；步骤三、参数设置：设置算法参数：种群规模m、每条染色体的基因位数n、最大迭代次数gen、变异概率pm；步骤四、初始化种群，进行解空间变换，将染色体中上下两条并行基因链所表示的编码空间与寻优解空间建立一一对应的关系等。本发明利用B型双链量子遗传算法对二维最大熵阈值分割方法进行改进，提出分割速度快，具有一定去干扰能力的B型双链量子二维最大熵阈值分割方法。

主权项

一种基于B型双链量子遗传算法的二维最大熵图像分割方法，其特征在于，包括：步骤一：读入图像，读取每个像素点的灰度值f(x,y)；步骤二：计算灰度均值，及某像素点附近八个像素点的平均灰度值g(x,y)；由[f(x,y),g(x,y)]构成二维灰度‑灰度均值直方图；步骤三：参数设置：设置算法参数：种群规模m、每条染色体的基因位数n、最大迭代次数gen、变异概率pm；步骤四：初始化种群，进行解空间变换，将染色体中上下两条并行基因链所表示的编码空间与寻优解空间建立一一对应的关系；步骤五：计算染色体中个基因位的适应度函数的值，记录本代最优解及最优基因位；步骤六：判断是否满足终止条件；如果满足则终止循环并输出最优解及最优基因位，对图像进行分割；如果不满足则执行步骤七；步骤七：确定转角大小和方向，利用量子旋转门对种群进行更新，利用变异门实施量子变异，获得新一代染色体，返回步骤四继续进化直至满足终止条件。