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文档简介

在图像匹配中的应用图像匹配是图像处理中一个重要的课题,在计算机视觉、运动目标跟踪与识别、序列图像压缩中运动补偿、医学图像处理等领域有广阔的应用前景.在对图像的理解中,匹配技术起着重要的作用,是实现图像理解的基础。下面介绍一种基于遗传算法的图像校准函数辨识方法。假设灰度图像A上一点(x,y)的灰度为A(x,y)。定义下面的非线性变换:经过以上变换,得到图像A’。现在要考虑的是确定系数a0,a1,a2,a3,和b0,b1,b2,b3,使图像A’与歪斜图像B之间的误差最小,则我们根据获得的变换图像推断歪斜图像B中发生了变化的部分。将遗传算法应用于变换函数的辨识,考虑对系数(a0,a1,a2,a3,b0,b1,b2,b3)进行个体染色体编码,个体的适应度可根据其系数计算变换后图像A’与歪斜图像B之间的误差进行评价,误差值可按下式计算。个体的误差值越小,则其适应度越大。由于未考虑歪斜图像灰度的变化(除局部的变化外),在对于歪斜之外的变化很大的场合,用这种方法进行图像校准是不合适的。4.遗传算法在图像处理中的问题及发展方向(1)遗传算法用于图像增强技术能够很好的达到预期效果,但是在时间上进行考量,目前的方法在寻找最优解方面速度好比较慢,可以考虑在运算过程中使用并行遗传算法,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,目前拥有的算法都具有一些问题,如速度较慢,处理出的图像边缘不清晰等,需要进行更多有效的探索。(4)在图形压缩技术方面,由于遗传算法在寻找最优解和分形计算时间上具有一定的优势,但是控制参数一般都是经验获得的,如何自适应的控制这些参数是未来发展的趋势,也是增强压缩和解码质量的一个重要手段,遗传算法与分形结构的结合具有良好的发展前景。参考文献[1].张元亮,郑南宁,贾天旭.基于遗传算法的分形图像压缩[J].信息与控制,1998,27(6):469~474[2].田莹,苑玮琦.遗传算法在图像理解中德应用[J].中国图像图形学报,2007.12(3):389~396[3].杨云,杨阳.图像处理过程中遗传算法的应用[J].计算机光盘软件与应用,3013.4(1):112~113[4].侯格贤,吴成柯.一种利用遗传算法的快速匹配算法[J].西安电子科技大学学报,1998,25(4):450~453.[5].SuganthanPN.Structuralpatternrecognitionusinggeneti

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