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文档简介

1、题 课 程: 姓 学 专 摘要 11.GA)于 32.2,) ; ; ;此外, 控制参数, ;徙,3.3.1例如,对于一幅数字图像x行y f x y( , ) g m x,y k f x,y m x,y 为 x行 y3k3.2或劣化), , , , 2, fi i,g,h,函, , , l1p LnpH Tiii 0itpptiHpp ttitii 0i 0由阈值 t 分为 两类后,两类的概率分布分别为 ,和4pppHp 1tH tAp( ) ittttpti 0ty x yb b x b y b xy , ) 0123ppHHl1H tp) ( ) ln ln( 1 iiTtppp1 1 1

2、 Bti t1ttt为和HHHH tpp ) ( ) ttTtpp1 ttt 8 y z 8(用,5, 5A x y a ax a y a xyx( , ) 0123y x y b bx b y b xy( , ) 0123,B B B A x yBy( 2yx 4.(1)遗传算法用于图像增强技术能够很好的达到预期效果,但是在时间上使用并行遗传算法,是未来遗传算法在这个领域的发展方向。(2)在图像恢复技术中,遗传算法的计算量相对较大,而且解不止一个,未来要在编码技术上多投入精力,解决遗传算法早熟的问题。(3)遗传算法在图像重建过程中还没能形成一个成熟的算法,目前拥有的有效的探索。(4)在图形压缩技术方面,由于遗传算法在

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