技术详细介绍
本发明公开了一种基于自适应步长和声搜索算法的脐橙图像分割方法，主要解决传统和声搜索算法应用于脐橙图像分割时存在着分割速度慢，分割精度不高的缺点。本发明在应用和声搜索算法分割脐橙图像的音调调整过程中根据混沌运动规律产生搜索因子，并采用最优个体与随机个体之间的差分自适应地确定搜索步长，从而增强算法的搜索性能；另外，利用最优个体及其邻域个体的信息产生邻域反向个体，并将邻域反向个体融合到选择操作过程中，以加快算法的收敛速度；与同类方法相比，本发明能够加快脐橙图像分割的速度，提高分割精度。
一种基于自适应步长和声搜索算法的脐橙图像分割方法，其特征是：包括以下步骤：
步骤1，利用摄像机采集一幅脐橙图像OI，然后将采集的脐橙图像OI转换成为YCrCb色彩空间的图像YI；
步骤2，提取图像YI中每个像素的Cb颜色分量值作为聚类数据，将提取到的聚类数据按像素在图像YI中的行列坐标存储到矩阵DCB中，由此可得到矩阵DCB中每个元素与图像OI中每个像素之间的行列坐标一一对应关系，其中矩阵DCB的大小为H×W，并且H的值等于图像YI的高度，W的值等于图像YI的宽度；
步骤3，用户初始化参数，所述初始化参数包括分割类别数目D，和声库大小Popsize，记忆库学习率HMCR，反向邻域大小NK，最大评价次数MAX_FEs；
步骤4，当前演化代数t＝0，当前评价次数FEs＝0；
