使用遗传算法对图像进行恢复

图像在产生、传送和记录过程中都会产生失真 ,在恢复时影响图像质量。文中介绍了一种利用图像象素之间的相关特性 ,将遗传算法和贝叶斯估计相结合的图像恢复的方法 ,并在算法中引入线过程。使用此算法恢复的图像与一般遗传算法恢复的图像进行对比分析 ,图像的清晰度明显优于后者 ,表明本算法比单纯使用遗传算法对图像恢复效果好。     

差分进化算法应用于图像恢复

针对传统的图像恢复方法存在的缺陷和不足,提出了一种基于差分进化算法的图像恢复方法。该方法的思路是,利用差分进化算法简单、通用和鲁棒性强等优点提高求解效率,优化图像恢复效果。通过将差分进化算法应用于图像恢复,并把恢复后的图像与使用遗传算法恢复的图像进行对比分析,实验表明了差分进化算法的稳定性、图像的清晰性明显优于遗传算法,基于差分进化的图像恢复具有良好的性能和显著的效果,因此差分进化算法比遗传算法更适用于图像恢复问题。     

基于遗传算法的图像恢复技术研究

图像在产生、传送和记录过程中都会产生失真,在恢复时影响图像质量。文中对简单遗传算法在进行图像恢复时,存在＂过早收敛＂现象等问题进行了很好的改善。使用此算法与一般遗传算法恢复的图像进行对比,图像的清晰度明显优于后者。     

基于遗传算法的散焦模糊图像辨识及恢复方法

根据散焦模糊图像的特点,本文提出了一种使用遗传算法确定散焦模糊图像退化模型参数的方法,给出了该算法的具体步骤,并据此对模糊图像进行了恢复,实验证明了该方法的可行性。     

基于遗传算法的散焦模糊图像辨识及恢复方法

根据散焦模糊图像的特点,本文提出了一种使用遗传算法确定散焦模糊图像退化模型参数的方法,给出了该算法的具体步骤,并据此对模糊图像进行了恢复,实验证明了该方法的可行性.     

多种群遗传算法在图像恢复中的应用研究

针对目前图像恢复方法中所存在的较多约束和计算求解复杂等问题,提出了一种基于多种群遗传算法的图像恢复方法,并与基于标准遗传算法的图像恢复进行了比较,仿真结果表明,该算法可使图像恢复结果和效率得以较大的改善和提高,具有推广应用价值。     

基于GA-MCMC的粒子滤波图像恢复算法

针对粒子滤波的退化和贫化问题,提出一种GA-MCMC粒子滤波图像恢复算法.该算法引入遗传算法(GA)全局寻优和粒子总数多样性的特性,结合马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC)的收敛性,将交叉、变异和选择操作融入到粒子滤波图像恢复中,提高了粒子滤波的鲁棒性、精确性和灵活性.实验结果表明,该算法能减少贫化和退化问题,且在对具有混合噪声的真实图像恢复效果方面显示了其优越性.     

基于模糊遗传算法的内窥镜图像的恢复

针对内窥镜图像恢复的需求,结合模糊先验辩识算法和遗传寻优的思想给出了一种基于模糊遗传算法的图像恢复算法.该方法采用模糊特征矩阵表示图像,再通过模糊遗传寻优以获得最佳的图像恢复,从而为含有严重噪声、模糊性和不确定性的内窥镜图像恢复提供了一种新的途径,实验结果表明,该方法比其他恢复算法具有更好的效果.     

一种改进的图像恢复遗传算法

遗传算法作为一种高度并行、随机、自适应搜索算法,比其他传统的搜索算法在全局搜索时更有效.但利用简单遗传算法进行图像恢复时,存在严重"过早收敛"的问题,使得图像恢复质量不理想.设计了一种新的二维染色体编码方法,并与模拟退火算法相结合,实验结果表明,该方法能较好克服"过早收敛"现象,对提高退化图像恢复质量有较好效果.     

基于遗传算法和模糊控制的图像盲复原方法

针对空间移变降质的点扩散函数类型未知且加性噪声严重的情况,提出一种基于遗传算法和模糊控制的盲复原方法.算法采用三角形网格划分子图像块,通过标准遗传算法和微种群遗传算法交替进化的方式分别估计点扩散函数及其对应的子图像块,并在标准遗传算法每一代进化结束时利用参数模型对估计的最佳点扩散函数进行基于模糊控制的修正,而在微种群遗传算法每次迭代后对最佳子图像块进行基于直方图统计的修正.实验结果表明,与点扩散函数已知且不含修正步骤的恢复算法相比,该算法具有更好的的复原效果.