多种群遗传算法在图像处理中的应用研究.pdf
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1、SOFTWARE2023软 件第 44 卷 第 8期2023 年Vol.44,No.8作者简介:刘拓(1991),男,湖北汉川人,硕士研究生,研究方向:图像识别、机器人编程。多种群遗传算法在图像处理中的应用研究刘拓(武汉科技大学信息科学与工程学院,湖北武汉 430081)摘要:传统图像增强方式存在一系列缺陷,基于此有针对性地提出以多种群遗传算法为基础的新图像增强算法。首先,将非完全 Beta 函数图像增强过程参数编码成为遗传算法中的个体,然后根据适应度函数,模拟自然界生物进化过程对参数进行寻优,这是一种标准的遗传算法,因为优化过程中不依赖于梯度,使其具有很强的鲁棒性和全局搜索能力,但存在一个不
2、可忽视的问题,即过早收敛,主要表现为种群中的所有个体都趋于同一状态并结束进化,导致最终算法无法获得相对满意的结果。为了克服上述问题,多种群遗传算法引入移民算子和精华种群,实验表明它具有很好的稳定性和较快的收敛性。关键词:图像增强;多种群遗传算法;非完全 Beta 函数;标准遗传算法中图分类号:TP391.4 文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2023.08.034本文著录格式:刘拓.多种群遗传算法在图像处理中的应用研究J.软件,2023,44(08):143-146Application of Multi Population Genetic Algor
3、ithm in Image ProcessingLIU Tuo(Wuhan University of Science and Technology College of Information Science and Engineering,Wuhan Hubei 430081)【Abstract】:In order to solve the defects oftraditional image enhancement methods,this paper proposes an image enhancement algorithm based on multi population g
4、enetic algorithm.Firstly,the image enhancement process parameters of the incomplete Beta function are encoded as individuals in the genetic algorithm,secondly,according to the fitness function,the natural biological evolution process is simulated to optimize the parameters,this is a standard genetic
5、 algorithm,because the optimization does not depend on gradient,it has strong robustness and global search ability,but there is a problem that cannot be ignored,namely,premature convergence,the main performance is that all individuals in the population tend to the same state and stop evolution,and t
6、he algorithm cannot give a satisfactory solution finally.In order to overcome the above problems,the multi population genetic algorithm introduces the migration operator and the essence population,experiments show that it has good stability and fast convergence.【Key words】:image enhancement;multi po
7、pulation genetic algorithm;incomplete Beta function;standard genetic algorithm设计研究与应用0 引言图像增强技术是最基本和最常用的一大类图像处理技术,也常用于其他图像技术应用的预处理阶段。图像增强主要是为了借助于特定式加工图像,经处理之后的图像,针对一部分应用而言,其视觉效果和质量都有所提升1。最基础性的针对图像增强的操作即为灰度改变。Tubbs 基于图像空间域增强提到非完全 Beta 函数,此函数可以包含所有典型变换,该函数可以拟合图像调整的各种非线性变换2,3。遗传算法(GA)属于群智能算法的一种,主要对生物进化
8、机制进行模拟,存在全局搜索能力,因此被普遍应用于模式识别、组合优化以及工程控制等范围内4,5。为进一步提升图像增强质量,提出以多种群遗传算法为基础的增强方法6。首先通过遗传算法自适应获取,的值,进而增强图像质量7。之后借助于仿真测试算法性能。本实验的目的是验证多种群遗传算法的可靠性以及相对单种群算法的优越性。1 数字图像处理原理1.1 数字化原理模拟图像的数学模型通过二元函数 f(x,y)进行表144软 件第 44 卷 第 8 期SOFTWARE示,通过此函数对图像中某个点坐标和其光线能量值之间的相互对应进行反映。计算机不能对亮度取值以及空间连续分布的图像进行接收和处理。所以如果要借助于计算机
9、完成图像处理,就需要数字化处理模拟图像f(x,y),进而获得与之对应的数字图像。其模型也可通过二元函数 f(x,y)表示,然而该状态下的函数值和坐标值并非整数值,都为离散值。针对灰度图像而言,数字图像 f(x,y)的函数值用来对图像内点坐标的亮度值进行表示,变为灰度值8。1.2 图像存储的数据结构数字图像可以用矩阵来表示,灰度图像的像素数据可通过矩阵表示,其中的行与图像高相对应,列举其宽相对应,内部元素即和图像像素相对应,矩阵元素的值就是像素的灰度值。例如,图像矩阵(MN):)1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(NMfMfMfNfffNfff
10、 2 图像增强的非完全 Beta 函数可通过*()xyxyfiI=表示图像像素灰度变化,经灰度变换之后(x,y)点位置的像素值为 I,f 表示非线性变换。通常,质量存在差异的图像可选择应用不同灰度变换函数,比如图像亮度偏小、偏大或者在某一范围内集中灰度。如图 1 所示为 4 种经典式的灰度变换函数。(a)(b)(c)(d),(yxg),(yxg),(yxg),(yxg),(yxf),(yxf),(yxf),(yxf图 1 传统灰度变换函数Fig.1 Traditional grayscale transformation function图 1 中,f(x,y)表示接受变换的图像,g(x,y)
11、代表经过灰度变换之后获得的图像。图 1(a)代表拉伸接受变换图像暗区域;图 1(b)代表拉伸接受变换图像的亮区域;图 1(c)代表压缩接受变换图像的两端,同时拉伸中间位置;图 1(d)代表压缩接受变换图像的中间位置,同时拉伸图像两侧。3 谢菲尔德遗传算法工具箱3.1 工具箱简介谢菲尔德(Sheffield)遗传算法工具箱是由谢菲尔德大学进行开发研究。其编写语言为 Matlab 高级语言,同时应用 M 文件编写问题,能够看到算法的源代码,与此工具箱相互搭配应用的是 Matlab 数据分析、应用领域工具箱以及可视化工具,将存在研究遗传算法可能性的一致环境展现给用户。此工具箱将多种实用函数提供给遗传
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