计算智能大作业.
人工智能大作业题目
人工智能大作业题目嘿，同学们！咱们今天来聊聊这个听起来超级酷的“人工智能”。
要说这人工智能啊，那可真是个神奇的东西。
就拿我前几天的一次经历来说吧。
我去商场逛街，看到有个智能机器人在给顾客指引方向，回答各种问题，那叫一个溜！它不仅能清楚地告诉你各个店铺的位置，还能根据你的需求推荐合适的商品。
我当时就在想，这人工智能发展得也太快了，说不定哪天它就能完全替代人类的某些工作啦。
咱们先从小学的教材说起。
在小学阶段，人工智能的内容更多是通过一些有趣的故事和简单的示例来引入的。
比如说，会讲一个小朋友和智能小助手一起完成任务的故事，让小朋友们初步感受人工智能的神奇。
就像有个故事里，小明同学做作业的时候遇到了难题，他的智能学习伙伴一下子就给出了详细的解题步骤和思路，帮助小明轻松解决了问题。
到了初中，教材里的人工智能内容就逐渐深入啦。
会开始介绍一些基本的原理和概念，像什么是机器学习、什么是图像识别。
记得有一次，我看到一群初中生在讨论他们做的一个关于智能垃圾分类的小项目。
他们可积极了，有的在研究如何让机器通过图像准确识别不同的垃圾类别，有的在想办法提高分类的效率。
看着他们那认真的劲儿，我就知道，这人工智能的种子已经在他们心里生根发芽了。
高中的教材那可就更有深度了。
不仅要深入理解人工智能的算法和模型，还要能够运用所学知识去解决一些实际的问题。
比如说，会让同学们去设计一个简单的智能交通系统，优化城市的交通流量。
我听说有个高中班级，为了完成这个作业，分成了好几个小组。
有的去收集交通数据，有的负责建立模型，还有的负责测试和优化。
最后他们呈现出来的成果还真让人眼前一亮，连老师都忍不住竖起大拇指呢！其实啊，人工智能不仅仅是在教材里的知识，它已经渗透到我们生活的方方面面啦。
比如说，我们用的智能手机里的语音助手，能够听懂我们的话，帮我们完成各种操作；还有家里的智能家电，能根据我们的习惯自动调节工作模式。
这一切都离不开人工智能的功劳。
计算智能大作业
题目：遗传算法在图像处理中的应用研究课程: 计算智能姓名：学号：专业：模式识别与智能系统遗传算法在图像处理中的应用摘要遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。
近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力，广泛应用在生物信息学、系统发生学、计算科学、工程学、经济学、化学、制造、数学、物理、药物测量学和其他领域之中，这种算法受到了国内外学者的广泛关注，尤其是在计算机科学人工智能领域中。
本文介绍了遗传算法基本理论，描述了它的主要特点和基本性质；重点综述遗传算法在图像处理中的主要应用，特别是在图像分割、图像压缩、图像增强等方面的作用；深入研究目前遗传算法在图像处理领域中存在的问题，并结合自己的研究方向，对这些问题提出了一些深刻的见解，展望了今后遗传算法在图像处理应用的发展方向。
关键词：遗传算法，数字图像处理1.背景介绍遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种自适应启发式群体型概率性迭代式的全局收敛搜索算法,其基本思想来源于生物进化论和群体遗传学,体现了适者生存、优胜劣汰的进化原则。
使用遗传算法求解科学研究工作和工程技术中各种组合搜索和优化计算问题这一基本思想早在20世纪60年代初期就由美国Michigan大学的Holland教授提出,其数学框架也于20世纪60年代中期形成。
由于GA的整体搜索策略和优化计算不依赖于梯度信息,所以它的应用范围非常广泛,尤其适合于处理传统方法难以解决的高度复杂的非线性问题。
它在自适应控制、组合优化、模式识别、机器学习、规划策略、信息处理和人工生命等领域的应用中越来越展示出优越性。
图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
西电人工智能大作业八数码问题
人工智能关于八数码问题摘要：八数码问题是人工智能中一个很典型的智力问题。
本文以状态空间搜索的观点讨论了八数码问题，给出了八数码问题的C++算法与实现的思想，分析了A 算法的可采纳性等及系统的特点。
关键词九宫重排，状态空间，启发式搜索，A 算法1引言九宫重排问题是人工智能当中有名的难题之一。
问题是在3×3方格盘上，放有八个数码，剩下一个位置为空，每一空格其上下左右的数码可移至空格。
问题给定初始位置和目标位置，要求通过一系列的数码移动，将初始状态转化为目标状态。
状态转换的规则：空格四周的数移向空格，我们可以看作是空格移动，它最多可以有４个方向的移动，即上、下、左、右。
九宫重排问题的求解方法，就是从给定的初始状态出发，不断地空格上下左右的数码移至空格，将一个状态转化成其它状态，直到产生目标状态。
一、问题描述1.1 待解决问题的解释八数码游戏（八数码问题）描述为：在3×3组成的九宫格棋盘上，摆有八个将牌，每一个将牌都刻有1-8八个数码中的某一个数码。
棋盘中留有一个空格，允许其周围的某一个将牌向空格移动，这样通过移动将牌就可以不断改变将牌的布局。
这种游戏求解的问题是：给定一种初始的将牌布局或结构（称初始状态）和一个目标的布局（称目标状态），问如何移动将牌，实现从初始状态到目标状态的转变。
1.2 问题的搜索形式描述（4要素）初始状态：8个数字将牌和空格在九宫格棋盘上的所有格局组成了问题的状态空间。
其中，状态空间中的任一种状态都可以作为初始状态。
后继函数：通过移动空格（上、下、左、右）和周围的任一棋子一次，到达新的合法状态。
目标测试：比较当前状态和目标状态的格局是否一致。
路径消耗：每一步的耗散值为1，因此整个路径的耗散值是从起始状态到目标状态的棋子移动的总步数。
二、 A*算法介绍2.1 搜索算法一般介绍不管哪种搜索，都统一用这样的形式表示：搜索的对象是一个图，它面向一个问题，不一定有明确的存储形式，但它里面的一个结点都有可能是一个解（可行解），搜索的目的有两个方面，或者求可行解，或者从可行解集中求最优解。
人工智能大作业
大作业1、引言
1.1 背景
1.2 目的
1.3 范围
1.4 定义
2、文献综述
2.1 关于的研究历史
2.2 相关研究成果与应用领域
3、问题陈述
3.1 问题描述
3.2 研究的动机和意义
3.3 研究的目标和假设
4、方法ology
4.1 数据收集
4.2 数据处理与清洗
4.3 特征选择与提取
4.4 算法选择与实现
4.5 模型训练与优化
5、实验结果与分析
5.1 数据集描述
5.2 实验设置
5.3 结果分析与讨论
5.4 实验效果评估
6、结论与展望
6.1 主要研究结果总结 6.2 讨论与不足之处
6.3 对未来工作的展望附件：
附件1：数据集来源信息附件2：代码仓库
附件3：实验结果数据表格法律名词及注释：
1、：指通过模拟和模仿人类智能的方法和技术，使计算机系统能够自动执行任务、学习、适应和改进。
2、数据处理与清洗：指对原始数据进行筛选、过滤、去除噪声以及修复缺失值等操作，以提高数据的质量和可用性。
3、特征选择与提取：指从原始数据中选择最相关或最具代表性的特征，或通过计算、变换等方法提取出更具信息量的特征。
4、算法选择与实现：指根据问题的特点和要求，选择合适的算法，并通过编程实现。
5、模型训练与优化：指使用训练数据对选定的算法模型进行训练，并通过调整参数、改进算法等方式优化模型性能。
【内容详尽-格式完美 5000字+】人工智能大作业任务书实验报告
大作业任务书课程名称：人工智能题目：人工智能：生成智能专业：自动化班级：学号：学生姓名：任课教师：人工智能：生成智能摘要：人工智能在许多领域取得了空前的发展，对抗与博弈的思想也逐渐被应用于许多真实场景，如围棋，对抗游戏等。
不过，这篇文章所探讨的是基于博弈思想的深度学习鉴别生成模型—生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,以下简称GANs)的前沿进展。
本文从生成模型的角度出发，针对GANs，使用了交叉熵作为生成器与判别器的损失函数，在基于Tensorflow的深度学习平台应用数字手写数据库MNIST证明了GANs的实用性与收敛性，此外，还综述了近期许多改进的GANs，探讨了其不同应用数据库场景的结果。
关键词：人工智能；博弈；深度学习；生成对抗网络；交叉熵一、引言深度学习旨在发掘在人工智能具有丰富的，分级的能够表征各种数据分布的模型，比如自然界的图像，语音，和自然语言处理等[1]。
深度学习隶属于人工智能的一个重要分支，其与机器学习具有交叉互容的关系，2012年ImageNet挑战赛正式拉开深度学习的序幕，或者说是深层神经网络。
深层神经网络由传统的单层感知机，多层感知机，神经网络发展而来，其为了解决高维数据的维度灾难，模型训练难以泛化，标准解难以收敛等诸多难题。
后续许多研究者投身深度学习领域，并将其应用于各个行业领域，如医疗图像诊断，无人驾驶，语义识别，场景识别等等，取得了不俗的效果。
到目前为止，在深度学习中最引人注目的成就包括了鉴别模型，通常是那些将高维、丰富的特征输入映射到类属标签的模型。
这些显著的成功主要基于反向传播和Dropout算法，使用具有特别良好性能的梯度的分段线性单元。
由于难以去逼近极大似然估计和相关策略中出现的许多难以处理的概率计算问题，以及由于在生成上下文中难以利用分段线性单元的优点，深度生成模型的影响较小。
深度生成模型的成功为深度学习打开了一扇新的大门,之后有许多研究取得了显著的效果。
清华计算机大作业资料
清华计算机大作业资料清华大学计算机科学与技术系的大作业，是计算机专业学生在学习期间完成的一项重要任务。
这些大作业旨在培养学生的问题解决能力、编程能力和团队合作精神。
以下将介绍清华计算机大作业的一些资料。
一、作业题目和要求每年的大作业都有不同的题目和要求，旨在让学生综合运用所学知识解决实际问题。
这些题目通常与计算机领域的前沿技术和热点问题相关，涵盖了人工智能、大数据、网络安全、软件工程等多个领域。
学生需要根据题目要求，设计并实现一个完整的项目，包括需求分析、系统设计、编码实现和测试验证等环节。
二、项目选择和分组学生通常可以根据自己的兴趣和专业方向选择合适的项目进行研究与开发。
在选择完项目后，需要组建一个小组共同完成作业。
小组成员之间要合理分工，充分发挥各自的优势，确保项目的顺利进行。
三、项目实施过程在项目实施过程中，学生需要根据题目要求，进行详细的需求分析和系统设计。
然后，根据设计方案，进行编码实现，并进行适当的调试和测试。
在整个过程中，学生需要解决各种技术难题和困难，提高自己的编程能力和解决问题的能力。
四、项目评估和展示完成项目后，学生需要进行项目的评估和展示。
评估通常包括对项目功能、性能和设计的综合评价。
展示则是将项目的成果向老师和同学们进行展示，分享项目的思路和实现过程。
通过评估和展示，学生能够深入了解自己的项目，发现不足之处，并从中获得进一步提高的机会。
五、作业报告和总结在完成项目后，学生还需要撰写一份作业报告，详细介绍项目的背景、目标、设计思路、实现方法和测试结果等内容。
报告需要清晰、准确地描述项目的整个过程，并附上必要的代码和截图作为证明。
此外，学生还需要对项目的不足之处进行总结，并提出改进的意见和建议。
六、作业的意义和影响清华计算机大作业是学生全面发展的重要机会。
通过完成大作业，学生不仅能够提高自己的编程和解决问题的能力，还能锻炼团队合作和沟通能力。
此外，大作业的完成也为学生今后的科研和工作打下了坚实的基础，为他们的职业发展奠定了良好的基础。
人工智能大作业
研究报告题目支持向量机学习报告学号学生支持向量机学习报告支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。
支持向量机SVM(Support Vector Machine)是A T&TBell实验室的V．Vapnik提出的针对分类和回归问题的统计学习理论。
由于SVM方法具有许多优点和有前途的实验性能，该技术已成为机器学习研究领域中的热点，并取得很理想的效果，如人脸识别、手写体数字识别和网页分类等。
1原理及方法SVM根据问题的复杂性可以分为线性可分SVM和非线性可分SVM，其基本原理如下：在进行文本分类的时候，每一个样本由一个向量（就是那些文本特征所组成的向量）和一个标记（标示出这个样本属于哪个类别）组成。
如下：Di=(xi,yi) xi就是文本向量（维数很高），yi就是分类标记。
在二元的线性分类中，这个表示分类的标记只有两个值，1和-1（用来表示属于还是不属于这个类）。
有了这种表示法，可以定义一个样本点到某个超平面的间隔：yi(wxi+b)如果某个样本属于该类别的话，那么wxi+b>0（因为我们所选的g(x)=wx+b就通过大于0还是小于0来判断分类），而yi也大于0；若不属于该类别的话，那么wxi+b<0，而yi也小于0，这意味着yi(wxi+b)总是大于0的，而且它的值就等于|wxi+b|（也就是|g(xi)|）现在把w和b进行一下归一化，用w/||w||和b/||w||分别代替原来的w和b，间隔就可以写成当用归一化的w和b代替原值之后的间隔叫做几何间隔，几何间隔所表示的正是点到超平面的欧氏距离，简称几何间隔为“距离”。
同样一个点的集合（就是一组样本）到某个超平面的距离为此集合中离超平面最近的点的距离。
下面这张图展示出了几何间隔的现实含义：H是分类面，而H1和H2是平行于H，且过离H最近的两类样本的直线，H1与H，H2与H之间的距离就是几何间隔。
人工智能大作业报告完整版
人工智能大作业报告 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】人工智能课程大作业——基于回溯搜索的地图着色班级：学号：姓名：曾江东2014年11月26号摘要：人工智能是20世纪50年代中期兴起的一门边缘学科。
人工智能领域中，地图着色问题是一典型的优化的问题。
由它引发的“四色猜想”是全世界的难题，直到1975年由三台超高速电子计算机，经过1200小时的计算才终于正明了“四色定理”。
这是世界上最长的证明。
本文并不是想证明，而只是想基于回溯法来给地图着色，求出最少用色。
本文着重介绍利用MFC设计界面来对中国省级地图着色进行演示。
计算机视觉是研究为完成在复杂的环境中运动和在复杂的场景中识别物体所需要哪些视觉信息，以及如何从图像中获取这些信息的科学领域。
关键词：地图着色；回溯搜索；MFC本组成员：曾江东，杨星，俞洋本人分工：本人主要基于回溯搜索算法的代码的编写。
1 引言人，现在社会的发展中心都离不开这个人字，人是发展的本体，人类的自然智能伴随到处都是，本次实验研究什么是人工智能，人工智能又能如何的运用在生活和学习中。
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
本次实验研究的是关于人工智能中搜索的功能，实现用回溯法对地图不同地区的着色问题，地图上有不同国家（不同区域），每个国家都与其他一些国家邻接。
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题目：遗传算法在图像处理中的应用研究课程: 计算智能姓名：学号：专业：模式识别与智能系统遗传算法在图像处理中的应用摘要遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。
近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力，广泛应用在生物信息学、系统发生学、计算科学、工程学、经济学、化学、制造、数学、物理、药物测量学和其他领域之中，这种算法受到了国内外学者的广泛关注，尤其是在计算机科学人工智能领域中。
本文介绍了遗传算法基本理论，描述了它的主要特点和基本性质；重点综述遗传算法在图像处理中的主要应用，特别是在图像分割、图像压缩、图像增强等方面的作用；深入研究目前遗传算法在图像处理领域中存在的问题，并结合自己的研究方向，对这些问题提出了一些深刻的见解，展望了今后遗传算法在图像处理应用的发展方向。
关键词：遗传算法，数字图像处理1.背景介绍遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种自适应启发式群体型概率性迭代式的全局收敛搜索算法,其基本思想来源于生物进化论和群体遗传学,体现了适者生存、优胜劣汰的进化原则。
使用遗传算法求解科学研究工作和工程技术中各种组合搜索和优化计算问题这一基本思想早在20世纪60年代初期就由美国Michigan大学的Holland教授提出,其数学框架也于20世纪60年代中期形成。
由于GA的整体搜索策略和优化计算不依赖于梯度信息,所以它的应用范围非常广泛,尤其适合于处理传统方法难以解决的高度复杂的非线性问题。
它在自适应控制、组合优化、模式识别、机器学习、规划策略、信息处理和人工生命等领域的应用中越来越展示出优越性。
图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
图像处理是计算机视觉中德一个重要研究领域，然而，在图像处理过程中，如扫描、特征提取、图像分割等不可避免地会存在一些误差，从而影响图像的效果。
于是，研究者就开始探索怎么样才能使这些误差最小从而使计算机视觉达到实用化的重要要求，最终，遗传算法凭借其在这些图像处理中的优化计算方面独特的优势成为各种算法的佼佼者，得到了广泛的应用。
2.遗传算法的原理和基本步骤遗传算法是一个不断迭代过程的搜索算法，它的基本处理流程如下图所示。
由上图可知，遗传算法模拟了自然选择和遗传进化中发生的繁殖、交配和突变现象，从任意一个初始种群出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生新的更适应环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域。
这样一代一代不断繁殖、进化，最后收敛到一群最适应环境的个体上，求得问题的最优解。
遗传算法对于复杂的优化问题无需建模和复杂运算，只要利用遗传算法的三种算子就能得到最优解。
GA 结构较为简单，算法也不复杂，但是又具有良好的选择效果，具有自适应性、子组织性和自学习性等特点，具有许多其它算法没有的优点，主要有：（1）GA 是对参数编码进行操作, 而非对参数本身, 减少约束条件的限制, 如连续性、可导性、单峰性等。
（2）GA 是多点搜索, 减少了陷于局部优解的风险。
（3）GA 仅用适应度函数来指导搜索, 不需要其他推导和附加信息, 对问题依赖性小。
（4） GA 的寻优规则是概率性的而非确定性的。
研究者们在应用GA 过程中也不断研究改进GA 的性能，使GA 更能满足时代的需要，比如在选择策略中提出了精英选择、稳态选择和竞争选择等新的机制; 在变异环节提出了两点、多点和一致变异作为传统一点变异的改进和补充; 在编码环节中应用格雷码和动态编码等克服传统二进制编码和定点十进制整数编码所就带来的问题; 此外, 还提出自适应技术动态改变GA 控制参数, 克服采取传统的静态控制参数策略引起的多样性和收敛性不均衡问题, 以及用梯度方法、单纯型法或模拟退火方法精细调整的混合GA, 以提高算法的收敛速度; 用均匀分布的初始群体代替随机产生的初始种群; 研究了分布式GA 、迁徙GA 和并行GA 等, 进一步推动了GA 的发展。
3.遗传算法在图像处理中的应用3.1基于遗传算法的图像增强图像增强技术是将不清晰的图像经过优化处理变成一张比之前更加清楚，或者变成一张使得特点更加鲜明的照片，以便于对图像再进行后期的加工。
目前图像增强方法主要包括将图像进行某种变换的频域法和对直接对原始图像进行处理的空域法两种。
而基于遗传算法的图像增强技术的实现则是利用遗传的选择方法找到一个最优或者局部最优的方法。
具体的操作方法是，首先将每一个目标值设置一个基位，用实数进行编码，这样问题就转化成求解这个目标基位组合的题目。
然后，对适应度进行设计，适应度设计为个体进化提供动力，在设置适应度的时候既要考虑图像的整体和局部的质量问题，也要将结构和细节考虑进去。
再后，对遗传算子进行设计，先根据前面设置的适应度值将个体从大到小进行排列，从中选择优秀的个体进入下一个程序当中；为了防止遗传算法在计算的过程中过早收敛，对种群的多样性进行保护，在计算过程中采用交叉操作的方法产生新的个体；对进化方向进行微调，采用变异操作的方法，对一个被选中的变异操作来说，就是采用“1”→“0”和“1”→“0”的方式进行变异。
最后，设置算法的结束条件，一般算法的结束条件就是迭代次数达到了最大进化代数或者最大适应度的值变化不明显。
例如，对于一幅数字图像f(.),f(x,y)是图像在x 行y 列的像素值。
f ’(x,y)为增强后的图像在对应点的像素值。
则有：()()()()()'(,)g m x,y k f x,y m x,y f x y =+-其中g(.)是一个对比度扩展函数。
m(x,y)为x 行y 列处像素值占在它的某个邻域内的局部均值。
K>0是一个控制参数，其大小直接影响到图像的处理质量。
因此，数字图像的增强过程可以转化为寻找求最优参数k 的过程。
进而，可用遗传算法按照上述过程进行寻优。
3.2基于遗传算法的图像恢复图像恢复就是把一个退化(或劣化)图像尽量恢复到它的原始面目, 是数字图像处理中的一个重要分支。
目前已提出许多有效的图像恢复方法, 如逆滤波法、维纳滤波法、奇异值分解伪逆法、最大熵恢复法等 。
由于引起图像退化的原因未知或不能用函数表达, 使得上述方法面临较多的约束问题或是计算量过大问题, 由于难以确定退化函数h, 限制了其实际应用的效果。
GA 用于灰度图像的恢复, 一般将染色体编码成以各像素的灰度值为元素的2维矩阵, 即一个染色体就代表一幅图像, 每个基因对应一个像素, 采用自然数编码。
每个个体的适应度函数中f i 为个体i 代表的推测恢复图像, g 为观测到的退化图像, h 为退化过程, 函数值越大表示个体越好。
在交叉操作时一般采用窗口交叉, 即在父代染色体矩阵中选择相同大小的窗口, 进行交换。
变异操作采用临近小范围内的平均值替换需要变异的某一基因值。
此外，GA 也用于彩色图像的恢复，并且取得了很好的效果。
基于GA 的图像恢复方式, 突破了原有的理论,而且其开放的结构易于与其他方式融合, 如与模糊逻辑相结合的模糊GA 等。
利用GA 恢复图像不仅较好的克服了噪声的影响, 而且使图像更平滑, 边缘没有条纹效应, 视觉效果好。
强大的全局搜索能力是遗传算法图像恢复方法行之有效的主要原因。
3.3 基于遗传算法的图像分割图像分割是自动目标识别的关键和首要步骤，其目的是将目标和背景分离，为计算机视觉的后续处理提供依据。
目前图像分割的方法很多，常用的包括阈值法、边缘检测法和区域跟踪法。
其中域值法是图像分割的最常用方法。
当前常用的域值分割方法如最小误差阈值法、最大类别方差法（Otsu 法）以及最佳直方图熵法。
下面我们以Kapur 等人提出的最佳熵法（KSW 熵法）为例讨论遗传算法在图像分割中的应用。
KSW 熵法是一种不需要先验知识，而且对于非理想双峰直方图的图像也可以较好分割的方法。
其缺点是在确定阈值时，尤其是确定多阈值时，计算量很大。
将信息论中Shannon 熵概念用于图像分割时，测量图像灰度直方图的熵，由此找出最佳阈值，其出发点是使图像中目标与背景的信息量最大。
根据shannon 熵的概念，对于灰度范围{0,1,⋯,255}的直方图，其熵测量为1T i 0H =-l i ip Lnp -=∑其中pi 为第i 个灰度出现的概率。
设阈值t 将图像划分为目标与背景两类，则令 0t t i i p p ==∑ 0ln t t i i i H p p ==-∑由阈值t 分为A,B 两类后，两类的概率分布分别为p0/pt, pt, ⋯ ,pl/pl; pt+1/(1-pt),pt-2/(1-pt), ⋯, pt-1/(1-pt), 与每个分布有关的熵分别为HA(t)和HB(t)01()ln ln t i t t A t i t t t p p H H t p p p p =-=-=+∑0123'(,)y x y b b x b y b xy =+++11()ln ln(1)111l i i T t B t i t t t tp p H H H t p p p p -=+-=-=-+---∑ 图像的总熵H(t)为HA(t)和HB(t)之和，即：()ln (1)1t T t t t t t H H H H t p p p p -=-++-当该函数取最大值时即为图像的最佳分割，因此将其作为遗传算法中的适应度函数。
(1) 编码。
我们选取有255 个灰度级的灰度图，由于图像灰度值在0-255 之间，故将各个染色体编码为8 位二进制编码，代表某个分割阈值。
初始代个体的值为随即产生，其对应的适应度值也各有高低。
(2) 群体体模型。
若个体数过多，则每一代适应度值的计算机过大，因此个体数应设置合理。
我们在此将个体数设为10, 最大繁殖代数为50.(3) 解码。
对二进制染色体数组解密为0-255 之间的值，以求其适应度值。
(4) 适应度函数。
采用H （t ）式作为适应度函数。
(5) 算法的基本操作：选择：遗传算法的收敛定义指出保留最优个体（精英策略的遗传算法全局收敛。
因此本文在进行选择操作时，先进行轮盘赌选择法（蒙特卡罗法），再采用精英策略。
交叉：交叉互换的目的是产生不同于父体的子体。
交叉率越大，交叉操作的可能性也越大；如果交叉率太低，收敛速度可能降低。
单阈值分割由于只有一个参数，所以采用单点交叉，在此设交叉率为0.6。