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计算智能大作业剖析
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有哪些信誉好的足球投注网站与优化方法。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有哪些信誉好的足球投注网站算法,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有哪些信誉好的足球投注网站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的整体有哪些信誉好的足球投注网站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有哪些信誉好的足球投注网站算法,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,使群体进化到有哪些信誉好的足球投注网站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 是多点有哪些信誉好的足球投注网站, 减少了陷于局部优解的风险。
(3)GA 仅用适应度函数来指导有哪些信誉好的足球投注网站, 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
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