使用遗传算法改进canny算法边缘检测matlab代码

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）通常用于解决优化问题，包括图像处理中的参数调整。在MATLAB中，可以结合Canny边缘检测算法和遗传算法来寻找最佳的阈值组合，因为Canny边缘检测依赖于高、低两个阈值的设置。

以下是一个简化的示例，展示了如何在MATLAB中使用遗传算法来优化Canny边缘检测过程：

% 导入必要的库
import gads.*;

% 假设有一张待检测的图像
img = imread('image.jpg');

% 定义适应度函数，这里直接计算非边缘像素的数量作为反指标
fitnessFcn = @(x) sum(~edge(img, 'canny', [x(1), x(2)]));

% 初始化种群大小、基因编码范围和进化代数等参数
popSize = 50; % 种群大小
geneRange = [0, 255]; % 阈值范围
numGenerations = 100; % 进化代数

% 设定遗传算法参数
options = gaoptimset('PopulationSize', popSize, 'MaxGenerations', numGenerations, ...
                    'InitialPoints', randi(geneRange, popSize, 2)); % 生成随机初始种群

% 开始执行遗传算法
[bestSolution, bestFitness] = ga(fitnessFcn, 2, [], [], [], [], options);

% 使用找到的最佳阈值进行边缘检测
edgeDetected = edge(img, 'canny', bestSolution);

% 可视化结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(img, []);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(edgeDetected, []);
title(['Edge Detection with GA (Thresholds: [' num2str(bestSolution(1)) ', ' num2str(bestSolution(2)) '])']);

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