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图像处理中的演化方法

作　者: 杨国荣
导　师: 杨承中
学　校:
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 演化计算模板匹配适应度函数郭涛算法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 5次
引　用: 0次
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内容摘要

演化计算(Evolutionary computation)是根据自然界中生物进化的思想，运用于求解最优解的一种通用方法。演化计算主要包括演化算法、演化策略、演化规划和遗传程序设计4个分支。由于其所具有的本质并行性以及自组织、自适应和自学习等智能特征，演化计算已成功地应用到那些难以用传统的方法来进行求解的复杂问题。图像匹配是在某种相似度下，寻找两幅图像的共同点，以达到识别图像的目的。一般是在一个搜索窗口下寻找与其相似的目标图像。本文的工作就是在两幅图像中寻找基于灰度值特征的相似。即基于灰度的模板匹配，在以往的灰度匹配效果不是很好。除了特征的提取方式不同，还有在匹配中寻找最优解时存在的缺陷，如：计算量大，耗时多，匹配不佳的等。提出了用演化的方法来处理图像匹配。在文中详细的介绍了匹配的种类及其方法，然后根据他们的特点，引入了演化算法中的郭涛算法。通过实验对比，得出了各种演化方法在图像匹配中的优缺点。最后得到结论，图像处理中的问题是可以用演化计算的方法来处理的，而且还能够得到满意的匹配结果。本文的主要工作及其论文结构如下：首先，讲述了演化算法中的遗传算法和郭涛算法的原理以及应用情况，并用复杂函数最值的求解来说明这些新算法优缺点，如：遗传算法、郭涛算法、人工蜂群算法等。其次，仔细分析了图像处理中的图像匹配的理论，剖析了模板匹配的实质，引入了演化搜索的方法。最后，用matlab验证了，遗传算法，郭涛算法等在图像模板匹配中是可以得到很好的效果。本论文的工作就是从演化的角度来解决匹配中的问题，并通过实验验证演化算法的可行性。对演化方法的应用以及提升图像匹配的效果方面来说都有一定借鉴作用和实际意义。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
1 绪论  7-10
  1.1 论文研究背景、目的及意义  7-8
    1.1.1 演化算法的研究现状  7
    1.1.2 计算机图像处理的应用背景  7-8
  1.2 国内外研究现状  8-9
  1.3 本文的工作和章节安排  9-10
2 演化算法  10-18
  2.1 演化算法介绍  10
  2.2 标准遗传算法  10-12
    2.2.1 基本原理  10-11
    2.2.2 演化算法的数学原理  11-12
    2.2.3 演化算法的特点  12
  2.3 标准遗传算法应用  12-14
    2.3.1 标准遗传算法的流程  12-13
    2.3.2 标准遗传算法的组成要素  13-14
    2.3.3 遗传算法的应用  14
  2.4 其他演化算法  14-18
    2.4.1 人工蜂群算法  14-16
    2.4.2 多蜂算法  16-18
3 图像匹配的基本理论和方法  18-25
  3.1 图像匹配的意义  18
  3.2 图像匹配概述  18-20
    3.2.1 图像匹配的分类  18-19
    3.2.2 选择相似性测度  19-20
  3.3 基于模板的图像匹配方法  20-25
    3.3.1 模板匹配算法  20-23
    3.3.2 模板匹配流程图  23-25
4 郭涛算法在图像匹配中的应用  25-37
  4.1 图像匹配问题概述  25-27
    4.1.1 图像预处理  25-27
    4.1.2 特征提取  27
    4.1.3 图像匹配实例  27
  4.2 用标准遗传算法进行图像匹配  27-32
    4.2.1 遗传算法的图像匹配过程  27-28
    4.2.2 适应度函数  28-29
    4.2.3 初始化种群  29-30
    4.2.4 标准遗传算法的图像匹配  30-31
    4.2.5 实验结果与分析  31-32
  4.3 基于郭涛算法的图像匹配  32-37
    4.3.1 郭涛算法的匹配过程  32-35
    4.3.2 匹配实验的相关数据与图片  35-37
5 总结和展望  37-38
  5.1 总结  37
  5.2 展望  37-38
参考文献  38-41
致谢  41-42
附录  42-45

图像处理中的演化方法

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