1.一种基于适应性差分演化的图像边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤:步骤1，用户输入训练图像OIM，并输入训练图像OIM的参考边缘图像RIM；

步骤2，用户输入测试图像TIM；

步骤3，用户输入种群大小NP，最大迭代次数GMAX；

步骤4，设置缩放因子F＝0.5；

步骤5，设置变异调节因子CAki＝0.9，然后设置后备杂交概率BCRki＝0.9，其中下标ki＝

1,2,...,NP；

步骤6，设置当前代数G＝0；

步骤7，随机产生NP个个体，组成种群EP＝{X1,X2,...,Xki,...,XNP}，其中Xki＝{Xki,1,Xki,2,...,Xki,pj,...,Xki,HD}是种群中的第ki个个体，并且下标ki＝1,2,...,NP；种群中每个个体都存储了HD个卷积核系数；其中，Xki,pj表示种群中第ki个个体中存储的第pj个卷积核系数；下标pj＝1,2,...,HD；

步骤8，计算种群中每个个体的适应值，具体过程为：对于种群中第ki个个体Xki，首先取出存储在个体Xki中的HD个卷积核系数；再利用得到的HD个卷积核系数对训练图像OIM进行卷积运算得到图像EIM；然后计算图像EIM与参考边缘图像RIM之间的相似度XFitki，并设置个体Xki的适应值为XFitki；其中下标ki＝1,2,...,NP；

步骤9，将种群中适应值最大的个体记为最优个体Xbest；

步骤10，随机生成一个[0,1]之间的实数trk；如果trk大于0.9，则设置前置杂交概率RZki＝BCRki，否则按公式(1)计算前置杂交概率RZki：RZki＝nmrand(0.5,0.1)×(1.0‑rb)+BCRki×rb                 (1)其中，nmrand表示生成服从高斯分布的随机数函数；rb为[0,0.2]之间的一个随机实数；

步骤11，根据公式(2)进行变异操作生成变异个体Vki：

其中，tpc是[0,1]之间的一个随机实数；Vki,pj是变异个体Vki中存储的第pj个卷积核系数；Xbestpj是最优个体Xbest中存储的第pj个卷积核系数；Xr1和Xr2是从种群中随机挑选的两个不相同的个体，并且要求Xr1和Xr2都不等于个体Xki；Xr1,pj表示个体Xr1中存储的第pj个卷积核系数；Xr2,pj表示个体Xr2中存储的第pj个卷积核系数；

步骤12，根据公式(3)执行杂交操作生成杂交个体Uki：

其中，tzr是[0,1]之间的一个随机实数；jrand是[1,HD]之间的一个随机整数；Uki,pj表示杂交个体Uki中存储的第pj个卷积核系数；

步骤13，计算杂交个体Uki的适应值；

步骤14，将杂交个体Uki与种群中的个体Xki进行竞争，如果杂交个体Uki的适应值大于或者等于种群中个体Xki的适应值，则用杂交个体Uki替换种群中的个体Xki，否则保持种群中的个体Xki不变；

步骤15，如果杂交个体Uki的适应值大于或者等于种群中个体Xki的适应值，则设置后备杂交概率BCRki＝RZki，否则维持后备杂交概率BCRki不变；

步骤16，如果杂交个体Uki优于最优个体Xbest，则用杂交个体Uki替换最优个体Xbest，否则保持最优个体Xbest不变；

步骤17，根据公式(4)计算振幅因子df：

步骤18，确定振动中心dc的值，具体过程为：如果df的值大于或等于0.7，则设置dc的值等于0.7；否则判断df的值是否小于或等于0.3，如果是则设置dc的值等于0.3，否则设置dc的值等于df的值；

步骤19，根据公式(5)更新变异调节因子CAki：

其中，cos表示余弦函数；exp表示自然常数e为底的指数函数；wt是振动频率；π是圆周率；dKBki表示个体Xki与最优个体Xbest之间的欧氏距离；权重因子ra为[0,0.2]之间的随机实数；

步骤20，设置当前代数G＝G+1；

步骤21，如果当前代数G小于最大迭代次数GMAX，则转到步骤10，否则转到步骤22；

步骤22，从最优个体Xbest中取出HD个卷积核系数，利用得到的HD个卷积核系数对测试图像TIM进行卷积运算，即得到测试图像TIM的边缘检测结果。