基于遗传算法的图像匹配共34页文档

基于遗传算法的图像拼接技术摘要：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。

近年来,由于遗传算法在求解复杂优化问题上的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,受到了国内外学者的广泛注。

本文介绍了遗传算法的基本理论, 描述了它的主要特点和基本性质;详述了遗传算法在碎片图像拼接复原技术中的主要应用，探讨了基于遗传算法的碎纸片拼接复原技术在实际生活中的作用，最后总结了目前遗传算法在碎片图像拼接中技术中存在的问题及其在今后的发展方向。

关键词：遗传算法数字图像处理图像拼接图像复原1 引言遗传算法( 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搜索算法,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搜索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的整体搜索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。

碎片拼接是指将一组物品的碎片依据其轮廓拼接出物品原来的形状的技术。

碎片拼接技术应用于各个领域包括文物、瓷器、照片等碎片的拼接。

三维物品的碎片拼接是模式识别领域的重点研究对象之一，对于三维物品的拼接，在采集图像信息时需要考虑角度、光线的各个因素，同样需要将三维的物品采集成二维的图像，进行碎片的图像拼接，所以二维图像的拼接便是三维实物拼接技术中的关键因素。

本文首先对碎片拼接的基本问题及过程作一个概要的阐述，然后提出几种传统的碎片拼接方法，在此基础上提出改进遗传算法用于碎片拼接，使其成为一种可行性高、准确率高的算法，同时指出该算法存在的不足与局限。

式中ｆｉ为个体的适应度。

而基于排序的分配方法是，选择只是取决于个体在种群中的序位，而不是实际的目标值。

有了选择概率之后，就可以开始实际的选择操作。

这里有很多种方法，如轮盘赌选择、随机遍历抽样、锦标赛选择等。

例如，轮盘赌选择方法类似于博彩游戏中的转盘游戏。

个体适应度按比例转化为选中概率，再转化成转盘上的扇区，如下图所示：图３．４轮盘赌选择方法扇区的大小代表着选中概率的大小。

④交叉／基因重组交叉／基因重组（（ｃｍｓ鲫ｖ例ｈｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）是把两个父个体的部分结构加以替换重组，生成新个体的操作。

重组的目的就是为了能够在下一代产生新的个体，就像人类社会的婚姻过程。

通过重组交叉过程，遗传算法的搜索能力得以飞跃地提高。

所以说，基因重组是遗传算法获得新的优良个体的最重要的手段。

如果是采用二进制编码，则可以采用单点交叉或多点交叉法。

如下图所示：ｌＩ图３．５单点交叉同，而在遗传算法中，图像染色体将由对应图像的特征向量的元素组成，不同长度的特征向量将导致染色体的长度也不尽相同，这将使遗传算法复杂化而难于控制；另一方面，由于图像的分辨率一般都比较大，不管是在图像特征的分析、抽取过程中，还是在遗传算法的具体实现过程中，都将消耗系统大量的时空资源，因而，必须对原始特征数据进行一定的预处理。

另外，在实验中还发现，如果将每个像素的特征值都加以考虑是没有必要的，尤其是在“图像检索”领域中，因为人们注重的往往是图像大体的特征，或者是图像较为突出的特点。

于是，本文采用“变单元均分”法对图像进行平均分割，并对分割所得到的每一区域中所含的像素的颜色特征值进行综合平均，即首先确定图像将被分割的数目，令其为某一正整数Ｎ，如果仍以图像Ｉ为例，应有Ｎ＜ｍ×ｎ，那么ｌ将被均分为Ｎ个不重叠的正方形图像区域（见图４．１）。

鼽…搠例…·－【浮】：……脚幅…航一蝴为…旧肛…孰一言，这些像素将分布于图像的边缘，忽略它们不会对检索结果有太大影响。

基于遗传算法的图像处理算法优化研究在当今数字化的时代，图像处理技术已渗透到众多领域，例如医疗影像的诊断、地理图像的分析、艺术图像的修饰等。

然而，随着图像处理的应用场景变得更加复杂，传统的算法已经无法满足实际需求，因而需要对算法进行优化。

目前，基于遗传算法的图像处理算法优化是一种较为成熟的方法，它是一种模拟自然进化的方法，能够通过对算法参数进行优化来提高算法的效率和准确率。

本文将从算法基础、优化开展、实验结果以及发展趋势等方面进行探讨。

一、算法基础遗传算法是一种雷同于自然界中遗传进化的计算方法，它基于生物进化原理，通过模拟自然界中进化过程，以求得最优解。

算法的流程包括：初始化种群，选择适应度较好的个体，进行交叉、变异等操作产生新的子代，并根据预先设置的终止条件判断是否终止算法。

基于遗传算法的图像处理优化方法基于现有的图像处理算法，通过调整算法的参数来达到最优化处理效果。

首先需要明确需要优化的目标，例如：降低处理时间、提高处理效率、改进处理结果等，然后对目标进行具体的定义和优化策略的制定，最后实施优化。

二、优化开展优化过程中，取决于优化目标和算法本身，优化策略也有所不同。

本文以图像处理时间优化为例，介绍基于遗传算法的图像处理算法优化的开展步骤。

（1）选择适当的遗传算法参数，例如：种群大小、交叉概率、变异概率等，并进行初始化。

（2）确定优化目标，例如：降低处理时间，其目标函数可定义为图像处理时间与原始图像大小的乘积。

（3）针对图像处理中的参数进行调整，例如：高斯平滑的滤波参数、边缘检测的阈值等。

（4）对每个种群个体进行适应度评价，按照目标函数得到每个个体的适应度值。

（5）进行选择、交叉、变异等操作，产生下一代种群。

（6）判断终止条件。

如果终止条件满足，则算法终止。

否则，回到步骤（4）。

三、实验结果本文采用遗传算法对图像处理算法进行优化，并与传统算法进行对比。

实验结果表明，基于遗传算法的图像处理算法优化能够显著地降低图像处理时间和提高处理效率。

人工智能及识别技术本栏目责任编辑：李桂瑾１图像配准的概念医学图像配准是医学图像处理的一项基本任务，它可以把来自不同模态或不同时间的多幅图像进行配准，然后为图像的进一步后处理提供保证。

如在医学图像融合中，是要把相对应的组织结构融合在一起，而待融合的图像往往来自于不同的成像设备，它们的成像方位、角度和分辨率等因子都是不同的，所以这些图像中相应组织的位置、大小等都有差异，必须先进行配准变换，才能实现准确地融合。

医学图像配准就是寻求两幅图像问的几何变换关系，通过这一几何变换，使其中一幅医学图像（浮动图像Ａ）与另外一幅医学图像（参考图像Ｂ）上的对应点达到空间上的一致。

这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上具有相同的空间位置。

配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点，或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配（ｍａｔｃｈｉｎｇ）。

２图像配准的基本流程Ｂｒｏｗｎ等人提出，配准方法是山特征空间、搜索空间、搜索算法和相似性测度四个不同方面的组合。

特征空间是指对待配准的图像的特征信息的提取：搜索空间是进行变换的方式及变换的范围：搜索算法决定下一步变换的具体方法以及得到最优的变换参数：相似性测度是用来度量图像间相似性的一种标准。

按照这种组合，得出一般配准的基本步骤如下：（１）分割图像特征的提取：用于配准的图像一般都包含一定的特征量来反映其相似性，因此我们可以选择合适的特征量来确定图像的几何变换（如待配准图像的边界，图像上的对应解剖特征点，图像的外标记点等），根据具体情况，选择合适的特征量以提高几何变换的准确性。

（２）根据特征对，确定几何变换：几何变换就是将一幅图像中的坐标点变换到另一幅图像的坐标系中，经过特征提取后，配准问题就转换为求解两幅图像中对应点的变换问题。

根据图像中口标的变形形式不同，变换也有线性变换和非线性变换两种形式。

线性变换又包括刚体变换（（ｒｉｇｉｄｂｏｄｙｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ），仿射变化（ａｆｆｉｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ），投影变化（ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。

基于遗传算法的图像处理与优化算法研究摘要：遗传算法是一种优化算法，通过模拟生物进化的过程来解决复杂的优化问题。

在图像处理领域，遗传算法被广泛应用于图像增强、图像分割和特征提取等问题上。

本文通过对不同场景下基于遗传算法的图像处理与优化算法进行研究，探索其在图像处理中的应用，并分析优化算法在遗传算法中的调参方法和性能评估指标。

1. 引言图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向。

图像的质量和分析结果对于计算机视觉应用的成功与否有着重要的影响。

然而，由于图像的复杂性和多变性，传统的图像处理方法往往无法满足需求。

基于遗传算法的图像处理与优化算法可以通过优化图像处理过程的参数，提高图像质量和提取特征的准确性。

2. 遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法。

它通过一系列的演化操作，如选择、交叉和变异等，从候选解的群体中寻找出适应度最高的解。

遗传算法的基本流程包括初始种群的生成、适应度评估、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件的判断。

3. 基于遗传算法的图像增强图像增强是改善图像质量和增强图像细节的过程。

基于遗传算法的图像增强算法通过优化图像增强过程中的参数，改善图像的对比度、亮度和细节。

例如，可以通过调整适应度函数来使图像更清晰、更亮，并去除噪声等不必要的细节。

实验结果表明，基于遗传算法的图像增强方法在多个指标上优于传统的图像增强方法。

4. 基于遗传算法的图像分割图像分割是图像处理中的重要任务，旨在将图像划分为若干个子区域，以便进行后续的分析和处理。

基于遗传算法的图像分割算法通过自动确定最佳的分割结果，提高分割的准确性和稳定性。

例如，可以通过优化阈值选择过程和区域生长过程来实现图像分割。

实验结果表明，基于遗传算法的图像分割方法在多个图像数据集上取得了优异的性能。

5. 基于遗传算法的特征提取特征提取是图像处理中一个关键的步骤，它可以从图像中提取出能够代表图像内容的特征。

基于遗传算法的特征提取算法通过寻找最佳的特征组合，提高图像分类和识别的性能。