一种基于搜索的可扩展的最优测试图像集生成方法

摘要

本发明公开了一种基于搜索的可扩展的最优测试图像集生成方法，在测试池中随机选取多个测试图像组成测试图像集，再由多个测试图像集组成初始的当前种群；对当前种群中的每个测试图像集，计算其覆盖率和规模，选择最优测试图像集作为下一轮迭代的种群；以筛选出来的下一轮迭代的种群作为父代，利用交叉算子进行运算，得到新种群；对得到的新种群进行图像层和图像集层的变异，得到变异后的后代个体；选取得到的后代个体中覆盖率高于父代个体或覆盖率相同但规模更小的作为下一轮迭代的当前种群，然后重复以上步骤。本发明能够生成规模小、覆盖率高、可扩展性强的最优测试图像集。