[发明专利]图像边缘的检测方法及系统

权利要求书

1.一种图像边缘的检测方法，其特征在于，包括步骤：

S100：获取图像；

S102：基于差分进化算法进行种群初始化并设置参数；

S104：对种群中的个体进行变异操作和交叉操作；

S106：计算目标个体和实验个体的适应度函数并进行选择操作；

S108：重复迭代直至迭代次数达到初始预设值，否则返回S104；以及

S110：选择输出计算出的适应度函数的最大值作为Sobel算子的阈值进行图像边缘检测。

2.如权利要求1所述的图像边缘的检测方法，其特征在于，其中所述计算目标个体和实验个体的适应度函数包括：计算目标的熵和背景的熵的总和作为适应度函数。

3.如权利要求2所述的图像边缘的检测方法，其特征在于，其中所述计算目标的熵和背景的熵的总和作为适应度函数包括：

生成所述图像的灰度-梯度二维直方图；

基于灰度-梯度二维直方图计算灰度-梯度的概率密度；以及

基于灰度-梯度的概率密度计算目标的熵和背景的熵的总和作为适应度函数。

4.如权利要求1所述的图像边缘的检测方法，其特征在于，所述对种群中的个体进行变异操作和交叉操作包括：

对种群中的个体进行变异操作生成变异个体；以及

将变异个体与目标个体进行交叉操作生成实验个体。

5.如权利要求1所述的图像边缘的检测方法，其特征在于，所述适应度函数的最大值定义为：H(S^*，T^*)＝max{H(S，T)}，其中H(S，T)＝H_A+H_D表示判别函数，HA=-Σi=0SΣj=0Tpijlog2pij,HD=-Σi=S+1L-1Σj=0Tpijlog2pij]]>分别表示目标的熵和背景的熵，p_i，j＝c_i，j/∑∑c_i，j表示灰度-梯度的概率密度。