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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

图像分割是一种重要的图像处理技术,广泛应用在图像处理、计算机视觉等应用领域。图像分割主要利用图像中要提取的目标物体与背景在灰度上的差异,把图像分为目标区域和背景区域。利用阈值对图像进行分割时,关键是找到恰当的阈值将目标和背景区分开来。

2. 研究的基本内容

1、系统地查阅有关阈值分割的相关资料，学习这一图像分割方法的基本内容，了解阈值分割的优点与不足以及其国内外研究现状，对各种研究算法进行比较，分析遗传算法在研究这一问题上的优势。

2、学习并理解遗传算法的基本原理，了解遗传算法在各种问题上的应用，总结遗传算法的特点和针对遗传算法提出的改进方法。

3、在理解遗传算法的基础上，掌握遗传算法的基本流程，利用matlab软件实现遗传算法编程，了解算法各参数设定对求解结果的影响，利用函数优化实例（最大化或最小化）对源程序进行标准化检测。

4、建立阈值分割的具体优化模型，根据该问题的特点和相关资料，借鉴其它关于遗传算法对阈值分割问题的研究，通过选择、杂交以及变异等机制并结合提出的具体模型，利用matlab软件仿真实现该算法在阈值分割问题上的应用，得到优化结果。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

课题实行方案

在当今工程领域内，优化问题大量存在，各种优化算法也随之应运而生，并逐渐成为各领域的热点问题。在了解图像阈值分割问题的具体优化模型和遗传算法的基本原理的基础上，使用matlab软件实现这一算法。

4. 参考文献

[1] 庹谦.最大熵结合遗传算法的图像阈值分割算法研究[d].昆明理工大学硕士学位论文,2016:1-7.