探讨遗传算法在影像处理与分析中的运用

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摘 要 首先简单介绍了影像质量的增强技术，并对存在的问题进行了分析，继而结合遗传算法，从其基础操作以及在影像处理中的应用对遗传算法进行了具体分析。

关键词 遗传算法 影像处理 变异操作 交叉操作

中图分类号：P237 文献标识码：A

影像的拍摄要经过图像的获取、传输、压缩、输出的一个过程，受大气流动、周围噪声、光照条件等因素影响，影像的质量会有所降低，如轮廓模糊、目视效果较差等，为提高影像质量，常需要做高清处理，随着技术的进步，影像质量优化方法越来越多，而如何实现智能化优化成了当前研究的重点。

1 影像质量增强技术

影像质量下降多因受到其他因素影响，可采用相应的技术削减各种干扰，提高清晰度，同时对影像信息的形式进行转换，使计算机容易接受，以起到提升影像质量的目的。一般的增强技术有两类：①空间域增强技术，以像素为主要对象，对其灰度值加以处理，包括直方图均衡化、线性和非线性变换；②频率域增强技术，往往起不到直接的效果，而仅仅对影像中的高低频信息进行分离，在数学变换后，对频谱进行分析，最终获得增强后的影像。从当前现状来看，第1种技术较为常用，计算速度快，而且效果比较直观，但也存在有不足之处，如该技术较为专业，对普通用户来说颇为困难；因主要是对像素进行处理，导致在解压缩中难以发挥作用；对于遥感影像而言，属于地球表面真实三维信息到二维信息的转化，在处理时多解性和模糊性较为明显；在处理彩色影像时，因色彩之间有各种关系，需要经过彩色空间变换处理，颇为复杂，且对技术要求严格。鉴于这几点，如何采用智能化算法实现运行参数的自动选取，以及如何建立适用于彩色影像或影像压缩处理的模型成了当前考虑的重点。遗传算法则能够满足这两点要求，作用日益突出。

2 遗传算法及其在影像处理与分析中的运用

2.1 定义

遗传算法是一种智能化的随机优化搜索方法，鲁棒性较强，以生物进化规律为主要理论依据，具有良好的全局寻优功能，可直接对结构对象展开操作，通过概率化的方法，可自动调整搜索方向，获取所需信息，在影像处理、函数优化、遗传编程、机器人学等诸多领域都有广泛应用。

2.2 遗传算法的基础操作

（1）编码方式。主要包括三种：一是二进制编码，该方法的编码和解码都容易操作，而且实现交叉和变异操作难度较大小，在用模式定理分析算法方面很是适用。该方法的不足之处在于，反映所求问题结构特征的能力较弱。另外，因遗传算法是一种随机搜索法，在优化连续函数时，局部搜索能力偏弱；二是格雷编码，该方法是二进制编码的变形改进，在方便实现交叉、变异等操作的同时，还能够提高遗传算法的局部搜索能力，也可借助模式定理实现算法的理论分析。三是浮点数编码，上述两种方法在函数的优化精度方面偏弱，而浮点数编码用某一范围的浮点表示其个体基因，个体编码长度与决策量个数一致，在精度要求较高、范围较大的数等方面比较适用，在复杂的遗传算法中，能够提高工作效率。

（2）选择操作。选择算子最能体现遗传算法的原理，通过对个体适应度函数的计算决定遗传到下一代的概率。选择算子有很多种，如比例选择算子，作为一种回放式随机采样的方法，比例选择算子认为个体被选择的概率与适应度成正比。操作程序为，先计算全部个体适应度的总和，然后计算每个个体被遗传到下一代的概率，最后模拟赌盘操作，确定个体的选中次数。

（3）交叉操作。具有产生新个体的功能，为实现信息交换，可结合交叉概率，在匹配库中随机选择一对父代染色体，通过信息交换会产生两个“子代个体”。交叉算子主要包括单点交叉、算术交叉、均匀交叉等多种形式。

（4）变异操作。要想更好地完成全局搜索，需将交叉算子和变异算子相结合，变异算子包括均匀变异、非均匀变异等多种形式，可维持群体的多样性，避免有早熟现象发生。

2.3 遗传算法与影像处理

在影像处理中，遗传算法主要涉及模式识别、影像边缘特征提取、影像的分割及增强等方面，随着技术的进步，该算法在此领域取得了良好效果。

在模型参数的优化方面，界内某些人士认为影像质量与线性模糊索引值有关，后者的值越大，影像质量就越高，所以将模糊集理论和遗传算法有机结合，然后通过对PIF极大值点的搜索，提高影像的处理质量，国内也有许多专家借助遗传算法解决模糊隶属度参数的最优化问题。另有一些人士利用遗传算法优化选择了以粗糙集理论为基础的影像分类门限值，将粗糙集理论和遗传算法有机结合，使得影像增强效果更为明显。国内有专家将遗传算法和Otsu阈值选取理论相结合，对影像分割的最佳灰度阈值进行搜索；在目标区域使用较为适宜的增强技术，进一步突出目标细节。国外相关专家在增强彩色影像质量方面引入了遗传算法，使得单尺度Retinex函数的空间尺度、截断操作系数、群众系数、色彩恢复系数等诸多方面都实现了自适应选取，对提高彩色影像质量提供了极大的帮助。在此方面，还有许多相关研究，如通过遗传算法对带参数的分段线性增强算子参数进行了自适应动态调节；基于非完全Beta变换函数的可覆盖全色遥感影像增强的非线性变换曲线自动拟合构造函数的提出；对遗传算法加以改进，在处理非完全Beta变化函数的参数时，实现自适应优化选择，进而取得了良好的处理效果。

在模型组成的优化方面，国外专家将遗传算法用于滤波器最优序列的寻找，有效地解决了多个滤波器同时使用的问题，并完成了彼此之间功能的互补工作。国内某些专家利用学习协同进化遗传算法优化选择影像模糊增强算法中最佳隶属度函数和模糊规则及其参数，以此为基础实现影像增强处理。

3 结束语

遗传算法是一种智能化的随机搜索方法，在当前很多领域都有广泛应用，本文对其在影像处理方面进行了分析，该方法值得推广应用。

参考文献

[1] 熊兴华.遗传算法及其在影像处理与分析中的应用[J].测绘学报，2004，28（2）.