| 【中文题名】 | 遗传算法在图像处理中的应用研究 |
| 【英文题名】 | Research on Application of Genetic Algorithm in Image Processing |
| 【学科专业】 | 信号与信息处理 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-7-23 |
| 【中关键词】 | 遗传算法,模糊排序均值滤波,脉冲噪声检测,Fisher准则函数,图像分割, |
| 【英关键词】 | genetic algorithm,fuzzy rank-ordered mean filter,impulse noise detection,Fisher criterion function,image segmentation, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 |
图像滤波和图像分割是图像处理领域中的两大热点问题。遗传算法是一种高效并行的全局搜索方法,具有较好的鲁棒性、并行性和自适应性,非常适合大规模搜索空间的寻优。遗传算法已广泛应用于许多学科和领域,在图像滤波和图像阈值分割中的应用也取得了较好的效果。本文设计了一个基于脉冲噪声检测的模糊排序均值滤波器,并用实数编码的遗传算法对模糊隶属度函数进行优化。实验证明,与其他传统滤波算法相比,本文算法在有效的去除噪声同时,能更好的保护图像细节。基于二维Fisher准则的分割算法,具有较好的小目标识别能力和抗噪声性能。本文用改进的自适应遗传算法与二维Fisher准则分割算法相结合进行图像分割,不但保证了分割精度,还大大提高了运算速度。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3 |
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ABSTRACT |
3-6 |
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第一章 引言 |
6-13 |
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1.1 课题背景及意义 |
6-7 |
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1.2 国内外的发展动态 |
7-12 |
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1.2.1 遗传算法研究概况 |
7-9 |
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1.2.2 图像滤波研究现状 |
9-10 |
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1.2.3 图像分割研究现状 |
10-12 |
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1.3 论文的主要工作 |
12-13 |
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第二章 传统图像滤波和分割方法 |
13-24 |
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2.1 数字图像处理简介 |
13-14 |
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2.2 图像滤波技术 |
14-18 |
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2.2.1 图像噪声 |
14-15 |
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2.2.2 空间域去噪算法 |
15-17 |
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2.2.3 变换域去噪算法 |
17-18 |
|
2.3 图像分割技术 |
18-24 |
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2.3.1 并行边界分割技术 |
19-21 |
|
2.3.2 串行边界分割技术 |
21-22 |
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2.3.3 并行区域分割技术 |
22-23 |
|
2.3.4 串行区域分割技术 |
23-24 |
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第三章 遗传算法 |
24-40 |
|
3.1 遗传算法简介 |
24-25 |
|
3.1.1 遗传算法的主要概念 |
24 |
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3.1.2 遗传算法的特点及应用 |
24-25 |
|
3.2 基本遗传算法 |
25-34 |
|
3.2.1 基本遗传算法的基本流程 |
25-27 |
|
3.2.2 遗传编码 |
27 |
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3.2.3 适应度函数及尺度变换 |
27-28 |
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3.2.4 遗传操作 |
28-32 |
|
3.2.5 基本遗传算法实例 |
32-34 |
|
3.3 改进型遗传算法 |
34-40 |
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3.3.1 自适应遗传算法 |
34-36 |
|
3.3.2 混合遗传算法 |
36-37 |
|
3.3.3 并行遗传算法 |
37-38 |
|
3.3.4 自适应遗传算法实例 |
38-40 |
|
第四章 基于遗传算法的图像滤波 |
40-55 |
|
4.1 引言 |
40 |
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4.2 模糊基础 |
40-42 |
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4.2.1 基本定义 |
40-41 |
|
4.2.2 隶属度函数 |
41-42 |
|
4.3 基于模糊推理的排序均值滤波 |
42-47 |
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4.3.1 脉冲噪声检测 |
42-44 |
|
4.3.2 模糊推理 |
44-45 |
|
4.3.3 三角模融合算子 |
45-46 |
|
4.3.4 排序均值滤波 |
46-47 |
|
4.4 遗传算法优化隶属度函数 |
47-54 |
|
4.4.1 算法基本原理 |
47-49 |
|
4.4.2 实验结果分析 |
49-54 |
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4.5 本章小结 |
54-55 |
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第五章 基于遗传算法的图像分割 |
55-65 |
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5.1 引言 |
55 |
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5.2 Fisher准则函数 |
55-57 |
|
5.3 基于Fisher准则函数的图像分割 |
57-60 |
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5.3.1 基于一维直方图和Fisher准则的图像分割 |
57-58 |
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5.3.2 基于二维直方图和Fisher准则的图像分割 |
58-60 |
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5.4 遗传算法搜索最佳阈值 |
60-64 |
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5.4.1 改进遗传算法搜索阈值 |
60-62 |
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5.4.2 实验结果分析 |
62-64 |
|
5.5 本章小结 |
64-65 |
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第六章 结论与展望 |
65-66 |
|
参考文献 |
66-70 |
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致谢 |
70-71 |
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在学期间发表的学术论文和参加科研情况 |
71 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388612 |
