遗传算法在图像处理中的应用
遗传算法的优势与应用领域探析
遗传算法的优势与应用领域探析遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，它模拟了生物进化的过程，通过不断迭代和优胜劣汰的方式，寻找问题的最优解。
遗传算法具有许多独特的优势，使其在各个领域的问题求解中得到了广泛的应用。
首先，遗传算法具有良好的全局搜索能力。
由于遗传算法采用了随机的初始种群，并通过交叉、变异等操作引入随机性，从而能够在搜索空间中进行全局搜索，不易陷入局部最优解。
这使得遗传算法在复杂的优化问题中具有较高的收敛性和稳定性。
其次，遗传算法能够处理高维、非线性和多模态的问题。
在实际应用中，许多问题的搜索空间非常庞大，传统的优化算法往往难以找到全局最优解。
而遗传算法通过种群的并行搜索和全局优化策略，能够有效地应对这些复杂问题，提高求解的效率和准确性。
此外，遗传算法还具有较强的鲁棒性和适应性。
在实际问题中，往往存在着不确定性和噪声的干扰，传统的优化算法容易受到这些干扰的影响而陷入困境。
而遗传算法通过种群的多样性和自适应性，能够在不同的环境中自动调整参数和搜索策略，从而具有较强的适应性和鲁棒性。
基于以上的优势，遗传算法在许多领域中得到了广泛的应用。
其中，最为典型的应用领域之一是优化问题的求解。
例如，在工程设计中，遗传算法可以用于寻找最优的参数组合，以达到最佳的设计效果。
在机器学习中，遗传算法可以用于优化神经网络的权重和结构，提高模型的性能和泛化能力。
在物流和路径规划中，遗传算法可以用于求解最短路径、车辆路径优化等问题。
此外，遗传算法还在组合优化、图像处理、数据挖掘等领域中得到了广泛的应用。
例如，在组合优化中，遗传算法可以用于求解旅行商问题、背包问题等。
在图像处理中，遗传算法可以用于图像压缩、图像分割等。
在数据挖掘中，遗传算法可以用于特征选择、聚类分析等。
然而，遗传算法也存在一些不足之处。
首先，遗传算法的计算复杂度较高，尤其是在处理大规模问题时，需要消耗大量的计算资源和时间。
其次，遗传算法的参数设置对算法的性能和效果有较大的影响，不同问题需要调整不同的参数，这增加了算法的使用难度。
图像处理过程中遗传算法的应用
图像处理过程中遗传算法的应用摘要：遗传算法是将自然选择和遗传机理结合到一起的一种随机搜索和优化的方法。
随着科学家对遗传算法进行优化，其在工业领域也得到了很好的应用，此方法受到了国内外专家的一致认可。
文章介绍了遗传算法的基本原理和它在运算过程中的一些特点，主要介绍了遗产算法在图像处理过程中的应用，包括图像压缩、恢复、重建和增强技术等方面，针对目前遗传算法在处理图像过程中存在的一些问题得出这种算法的将来发展方向。
关键词：遗传算法；图像处理；自然选择；自动控制中图分类号：tp391.4 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 04-0000-02遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然选择机制的随机化搜索方法，有美国j·holland教授提出，他的主要特点是能够提供群体的搜索方案和实现群体里面个体之间的信息交换，且搜索不会依赖于梯度信息。
它尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性的问题，可广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、规划设计和图像处理等多个方面，是二十一世纪的智能计算的关键技术之一。
1 遗传算法的基本原理和基本性质遗传算法是具有“生成+检测”的迭代过程的搜索算法，它的基本处理流程图如图1-1所示。
图1-1 遗传算法基本流程图由图1-1可知，遗传算法是一种群体性操作，他针对的不是某一个个体进行操作。
其中，选择、交叉和变异是遗传算法的三个主要基本算子，他们三个构成了遗传的基本操作步骤，就是这三个步骤使得遗传算法具备了与其他传统算法不同的特性。
遗传算饭包含五个基本要素，分别是：（1）参数编码。
这个要素是要建立一个空间映射，就是问题的解空间与编码空间的映射，每个不同的候选解用有一个单独的串号。
（2）初始群体的设定。
将种群进行初始化。
（3）适应度函数的设计。
在种群中，将每个个体的染色体进行解码，变成适合计算式适应度的函数形式。
（4）选择。
将适应度大的个体作为优秀个体繁殖下一代，适应度越大被选择繁殖下一代的可能性也就越大。
遗传算法在图像处理技术中的应用
遗传算法在图像处理技术中的应用
曹琨
【期刊名称】《信息与电脑：理论版》
【年(卷),期】2015(000)023
【摘要】遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的寻优程序。
而在对图像的具体处理过程中,不同的相关参数选择会对处理结果有较大影响,通常依靠经验或反复实验确定较为满意的参数。
基于此,主要阐述了应用遗传算法进行图像处理以及对残缺文物壁画的修复应用。
【总页数】2页(P103-104)
【作者】曹琨
【作者单位】新乡学院计算机与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.遗传算法和同态滤波在原木端面图像处理中的应用1） [J], 赵亚凤;任洪娥
2.遗传算法在图像处理中的应用 [J], 朱陈柔玲;张达敏;张慕雪;杨菊蜻
3.遗传算法在图像处理技术中的应用 [J], 曹琨
4.图像处理过程中遗传算法的应用 [J], 杨云;杨阳
5.遗传算法在图像处理中的应用研究 [J], 王建宇
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遗传算法在图像增强中的应用
成为 １ 个个体即染色体 ， 个个体 构成 １ ， ｖ 个种群 。
３ ）确定表示可行解 的染 色体 的编码方法 ， 也即确定 出
均衡化 、 空域 滤波等。一般定义 为 ：
ｇ ，）＝ｒ ， ） （ Ｙ Ｗ（ Ｙ ］
６ ）确定遗传算法 的有关运行参数 ， 即确定遗传算法 的
初始种群规模 、 最大 进化代 数 、 叉概 率 Ｐ 交 和变异 概
率Ｐ。
糊， 甚至得到错 误 的信息 。因而 ， 必须 对 图像进 行增 强操 作， 改善 图像 的质量 ， 消除噪声 的影 响 ， 突出 图像 中感兴趣
的部分。
１ １ 遗传算法” ． 遗传算 法是 模拟 生物 在 自然 环境 中的遗传 和进 化规
律 而演 化 出 来 的 自适 应 全 局 优 化 概 率 搜 索 算 法 。对 一 个 需要 进 行 优 化 计 算 的实 际 应 用 问 题 ， 般 可 按 照 下 述 步 骤 一
计是 构造 遗传 算法时的关键 环节。
３个算子产生 出代 表新 的解集 的种群 ， 子代种 群 比父 代 使
具有更 大 的 适 应 度 值 ， 而 确 保 所 求 出 的解 为 全 局 最 从
优解 。
及到生物学 、 医学 、 化学 、 计算机学 、 军事运筹 学等学科 。
数 字 图 像 在 获取 （ 字 化 过 程 ） 传 输 过 程 中 ， 可 避 数 和 不 免地会受到各种 噪声 的污染 ， 致 图像分 辨率 低 ， 节模 导 细
遗 传 算 法 （ｅｅｉ ａ ｏｉ ｍ， 称 Ｇ 是 美 国 Ｍｉ ｉａ ｇｎｔ ｌ ｒｈ 简 ｃ ｇ ｔ Ａ） ｃ ｇｎ ｈ
遗传算法在图像处理中的应用探索
遗传算法在图像处理中的应用探索近年来，随着计算机技术的飞速发展，图像处理已经成为了一个重要的研究领域。
而在图像处理中，遗传算法作为一种优化方法，正逐渐展现出其独特的优势。
本文将探讨遗传算法在图像处理中的应用，并分析其优势和挑战。
一、遗传算法简介遗传算法是一种仿生学算法，其灵感来源于生物进化过程中的自然选择和遗传机制。
遗传算法通过模拟生物的进化过程，通过基因的交叉和变异来搜索最优解。
其基本的操作包括选择、交叉和变异。
二、遗传算法在图像处理中的应用1. 图像压缩图像压缩是图像处理中的一个重要任务，可以减少图像的存储空间和传输带宽。
通过遗传算法可以对图像进行优化编码，使得图像在保持较高质量的情况下，占用更少的存储空间。
遗传算法可以通过调整编码方案中的参数，如压缩比例、量化步长等来优化图像的压缩效果。
2. 图像分割图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域的过程。
遗传算法可以通过优化分割算法中的参数，如阈值、颜色模型等，来得到更准确的图像分割结果。
此外，遗传算法还可以结合其他图像处理算法，如边缘检测、区域生长等，来进行图像分割。
3. 特征提取图像特征提取是将图像中的信息提取出来，以便进行分类、识别等任务。
遗传算法可以通过优化特征提取算法中的参数，如滤波器的大小、形状等，来得到更具有区分度的特征。
此外，遗传算法还可以结合机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，来进行特征提取。
三、遗传算法在图像处理中的优势1. 全局搜索能力遗传算法具有全局搜索能力，可以在解空间中搜索到全局最优解。
在图像处理中，由于图像的复杂性和多样性，往往存在多个局部最优解。
遗传算法通过不断的进化过程，可以避免陷入局部最优解，从而得到更好的图像处理结果。
2. 自适应性遗传算法具有自适应性，可以根据问题的特点自动调整参数。
在图像处理中，不同的图像具有不同的特点和需求。
遗传算法可以通过自适应的方式，根据图像的特点和需求来调整参数，从而得到更适合的图像处理结果。
遗传算法的的原理及应用
遗传算法的原理及应用1. 介绍遗传算法是一种模拟进化过程的优化算法，通过模拟自然界中的生物遗传、变异、选择等过程，来求解最优化问题。
本文将介绍遗传算法的原理和一些应用示例。
2. 原理遗传算法的原理主要包括以下几个步骤：2.1 初始化首先，需要根据问题的特性和规模，确定遗传算法的一些参数，如种群大小、染色体长度、变异率等，并随机生成初始种群。
2.2 评价对于给定的初始种群，根据问题的评价函数，对每个个体进行评价，得到适应度值。
适应度值反映了个体解决问题的优劣程度。
2.3 选择根据个体的适应度值，利用选择算子选择一些个体作为下一代的父代，通常选择适应度高的个体，以增加下一代的优秀性。
2.4 交叉在交叉操作中，从父代个体中选取两个个体，通过染色体的交叉点，将部分染色体进行交换，生成两个新的个体作为下一代的子代。
2.5 变异变异操作是为了保持种群的多样性，通过随机改变染色体中的部分基因，引入新的基因信息。
变异率一般较低，以避免过多的基因变化。
2.6 更新将经过选择、交叉和变异操作后的新一代个体替代原有的个体，形成新的种群。
然后继续进行评价、选择、交叉和变异的循环操作，直到满足终止条件。
3. 应用遗传算法被广泛应用于很多领域，下面将介绍几个常见的应用示例。
3.1 优化问题由于遗传算法能够在较大的搜索空间中找到最优解，因此被广泛应用于优化问题的求解。
例如，在工程设计中，通过优化设计变量，可以实现最小化成本或最大化性能的目标。
3.2 机器学习遗传算法在机器学习领域也有广泛的应用。
例如，在神经网络的权重调整中，可以利用遗传算法来搜索最优的权重参数。
3.3 调度问题调度问题常常涉及到任务安排、资源调配等。
遗传算法可以用来求解这些问题，通过优化任务的分配和资源的利用效率，提高任务的完成效率。
3.4 图像处理遗传算法在图像处理中的应用也很多。
例如，在图像增强中，通过遗传算法优化图像的亮度、对比度等参数，可以获得更好的图像效果。
遗传算法在数字图像处理中的应用研究
遗传算法在数字图像处理中的应用研究随着计算机技术的飞速发展，图像处理技术在各个领域的应用日益广泛。
然而，面对海量的图像数据，传统的图像处理方法往往无法胜任。
遗传算法作为一种优化算法，已经在数字图像处理中得到了广泛的应用。
本文将着重探讨遗传算法在数字图像处理中的应用及其优势。
一、遗传算法的工作原理遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，其核心思想是通过模拟生物进化过程，不断优化解决问题的方法。
遗传算法通过选择、交叉和变异三个环节保留和改进经过 evauation(评估)的优秀个体，不断迭代寻求最优解。
其具体过程可归纳为以下几个步骤：1.初始化一个染色体群体。
2.对每个染色体进行评估，评估其适应度。
3.选择适应度高的个体，进行交叉和变异，生成新的染色体。
4.将新生成的染色体加入群体，形成新的染色体群体。
5.如未达到终止条件则返回2，即不断迭代。
二、遗传算法在数字图像处理中的应用1.图像分割遗传算法可通过对图像像素点颜色、边缘的遗传编码，求解解决图像分割问题。
以遗传算法优化聚类方法为例，将每个像素点视为一个染色体，每个染色体的基因由其颜色、空间属性等构成。
通过遗传算法的过程不断优化，得出最优的聚类中心快速而准确地实现图像分割。
2.图像增强图像增强是对图像的亮度、对比度、锐度等进行调整，使其更美观、更易于观察。
遗传算法可通过设计适应度函数来优化图像增强算法，实现最佳的图像增强效果。
3.图像识别遗传算法可用于图像自动识别，如人脸识别、指纹识别、车牌识别等。
通过设计基于特征的遗传编码、适应度函数等方式，寻找最合适的特征来识别图像，在解决图像分类等问题上具有很好的实用性和成功率。
三、遗传算法在数字图像处理中的优势1.高效性遗传算法的并行处理功能使其可以很快地进行大量数据的图像处理和分析，优化搜索算法更快地收敛于全局最优解。
2.鲁棒性遗传算法不容易受到噪声干扰，不受搜索起点的影响，往往能在问题空间的任何区域找到最优解，具有很好的鲁棒性。
遗传算法在信息科学中的应用研究
遗传算法在信息科学中的应用研究遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的计算方法，是通过模拟自然界的进化过程来不断优化问题的解。
遗传算法的基本思想来自于达尔文的进化论，通过遗传、交叉和变异等操作，逐步优化解空间，最终找到最优解。
在信息科学领域，遗传算法被广泛应用于解决复杂优化问题。
它具有全局搜索能力、并行搜索能力和自适应搜索能力，能够有效地寻找到复杂问题的最优解。
下面就具体介绍一些遗传算法在信息科学中的应用研究。
一、遗传算法在机器学习中的应用机器学习是信息科学中一个重要的领域，目的是让计算机通过学习数据和模式，自动提高性能。
遗传算法可以用来优化神经网络的参数，通过不断迭代调整权重和偏置，使神经网络的性能得到提升。
而且在强化学习中，遗传算法还可以用于优化智能体的策略，实现更高效的决策。
二、遗传算法在数据挖掘中的应用数据挖掘是从大量数据中挖掘出有用信息和模式的过程。
遗传算法可以用来发现数据之间的联系、规律和趋势，从而帮助人们做出更准确的决策。
例如，可以利用遗传算法来优化聚类算法的参数，提高聚类的准确度和效率。
三、遗传算法在图像处理中的应用图像处理是一项重要的信息科学技术，涉及图像数据的获取、分析和处理。
遗传算法可以用来优化图像处理算法的参数，改善图像的质量和清晰度。
例如，在图像压缩领域，可以利用遗传算法来找到最优的压缩方案，使图像在保持清晰度的同时减少存储空间。
四、遗传算法在智能优化中的应用智能优化是利用计算机算法来解决复杂优化问题的方法。
遗传算法作为一种智能优化算法，在解决各种复杂问题上表现出色。
例如，在城市规划中，可以使用遗传算法来优化城市交通网络的设计，提高交通效率和减少拥堵。
五、遗传算法在生物信息学中的应用生物信息学是通过生物学、计算机科学和数学手段来研究生物信息的跨学科领域。
遗传算法可以用来模拟生物进化过程，帮助科学家研究基因组序列、蛋白质结构等生物信息学问题。
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. .课程：新技术讲座题目：遗传算法在图像处理中的应用姓名：学号：目录摘要 (2)1.引言 (3)2.遗传算法的基本原理和基本性质 (3)3.遗传算法在图像处理中的应用 (5)3.1在图像增强中的应用 (5)3.2在图像恢复中的应用 (6)3.3在图像分割中的应用 (7)3.4在图像压缩中的应用 (8)3.5在图像匹配中的应用 (9)4.遗传算法在图像处理中的问题及发展方向 (10)参考文献 (10)遗传算法在图像处理中的应用摘要遗传算法是一种模拟生命进化机制，基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。
近几年来，遗传算法广泛应用在生物信息学、系统发生学、计算科学、工程学、经济学、化学、制造、数学、物理、药物测量学和其他领域之中，这种算法得到快速发展，尤其是在计算机科学人工智能领域中。
本文将在系统并且深入的介绍遗传算法基本理论的基础上，重点综述遗传算法在数字图像处理中的主要应用，深入研究目前遗传算法在图像处理领域中存在的问题，并对这些问题作出了一些个人的见解，阐述了遗传算法在图像处理应用的发展方向。
关键词：遗传算法，数字图像处理AbstractGenetic Algorithm is a simulation of the life evolution mechanism, random search and optimization method which is based on the natural selection and genetic mechanism.In recent years,due to the enormous potential of solving complex optimization problems and the successful applications in the industrial field,the Genetic Algorithm developed rapidly,Especially in the field of artificial intelligence in computer science.This article not only describes the basic theoretical foundation of genetic algorithms,but also focus on Genetic Algorithm in digital image processing.Moreover,it studies the problems of the Genetic Algorithm in the field of image processing and the direction of development in the future，Moreover,the author elaborates the personal opinion in the end.keyword ：Genetic Algorithm,Digital image processing1.引言遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。
它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。
遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
它是现代有关智能计算中的关键技术。
尤其是对研究智能领域的人来说，遗传算法的身影更是无处不在，在智能传感，机器学习，模式识别，计算智能，图像理解等课程中，对遗传算法在各个领域的应用都有所提及。
图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。
又称影像处理。
图像处理一般指数字图像处理。
数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。
图像处理技术的主要容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。
图像处理一般指数字图像处理。
图像处理是计算机视觉中德一个重要研究领域，然而，在图像处理过程中，如扫描、特征提取、图像分割等不可避免地会存在一些误差，从而影响图像的效果。
于是，研究者就开始探索怎么样才能使这些误差最小从而使计算机视觉达到实用化的重要要求，最终，遗传算法凭借其在这些图像处理中的优化计算方面独特的优势成为各种算法的佼佼者，得到了广泛的应用。
2.遗传算法的基本原理和基本性质遗传算法是具有“生成+检测”的迭代过程的搜索算法，它的基本处理流程图如下图所示。
由上图可知，遗传算法模拟了自然选择和遗传进化中发生的繁殖、交配和突变现象，从任意一个初始种群出发，通过随机选择、交叉和变异操作，产生新的更适应环境的个体，使群体进化到搜索空间中越来越好的区域。
这样一代一代不断繁殖、进化，最后收敛到一群最适应环境的个体上，求得问题的最优解。
遗传算法对于复杂的优化问题无需建模和复杂运算，只要利用遗传算法的三种算子就能得到最优解。
GA把问题的解表示成染色体（也称串），GA的求解步骤如下：（1）参数编码。
这个要素是要建立一个空间映射，就是问题的解空间与编码空间的映射，每个不同的候选解用有一个单独的串号。
（2）初始群体的设定。
将种群进行初始化。
（3）适应度函数的设计。
在种群中，将每个个体的染色体进行解码，变成适合计算式适应度的函数形式。
（4）选择。
将适应度大的个体作为优秀个体繁殖下一代，适应度越大被选择繁殖下一代的可能性也就越大。
（5）交叉。
将选中的两个用于繁殖下一代的位置相同个体的位置进行交叉互换。
（6）变异。
按照基因突变的概率翻转串中的基因。
（7）重复步骤（4）到步骤（6）使得结果满足已设定的遗传条件。
GA结构较为简单，算法也不复杂，但是又具有良好的选择效果，具有自适应性、子组织性和自学习性等特点，具有许多其它算法没有的优点，主要有：（1）GA 是对参数编码进行操作, 而非对参数本身, 减少约束条件的限制, 如连续性、可导性、单峰性等。
（2）GA 是多点搜索, 减少了陷于局部优解的风险。
（3）GA 仅用适应度函数来指导搜索, 不需要其他推导和附加信息, 对问题依赖性小。
（4） GA 的寻优规则是概率性的而非确定性的。
研究者们在应用GA 过程中也不断研究改进GA的性能，使GA更能满足时代的需要，比如在选择策略中提出了精英选择、稳态选择和竞争选择等新的机制; 在变异环节提出了两点、多点和一致变异作为传统一点变异的改进和补充; 在编码环节中应用格雷码和动态编码等克服传统二进制编码和定点十进制整数编码所就带来的问题; 此外, 还提出自适应技术动态改变GA 控制参数, 克服采取传统的静态控制参数策略引起的多样性和收敛性不均衡问题, 以及用梯度方法、单纯型法或模拟退火方法精细调整的混合GA, 以提高算法的收敛速度; 用均匀分布的初始群体代替随机产生的初始种群; 研究了分布式GA、迁徙GA 和并行GA等, 进一步推动了GA 的发展。
3.遗传算法在图像处理中的应用3.1在图像增强中的应用图像增强技术是将不清晰的图像经过优化处理变成一比之前更加清楚，或者变成一使得特点更加鲜明的照片，以便于对图像再进行后期的加工。
目前图像增强方法主要包括将图像进行某种变换的频域法和对直接对原始图像进行处理的空域法两种。
而基于遗传算法的图像增强技术的实现则是利用遗传的选择方法找到一个最优或者局部最优的方法。
具体的操作方法是，首先将每一个目标值设置一个基位，用实数进行编码，这样问题就转化成求解这个目标基位组合的题目。
然后，对适应度进行设计，适应度设计为个体进化提供动力，在设置适应度的时候既要考虑图像的整体和局部的质量问题，也要将结构和细节考虑进去。
再后，对遗传算子进行设计，先根据前面设置的适应度值将个体从大到小进行排列，从中选择优秀的个体进入下一个程序当中；为了防止遗传算法在计算的过程中过早收敛，对种群的多样性进行保护，在计算过程中采用交叉操作的方法产生新的个体；对进化方向进行微调，采用变异操作的方法，对一个被选中的变异操作来说，就是采用“1”→“0”和“1”→“0”的方式进行变异。
最后，设置算法的结束条件，一般算法的结束条件就是迭代次数达到了最大进化代数或者最大适应度的值变化不明显。
例如，对于一幅数字图像f(.),f(x,y)是图像在x 行y 列的像素值。
f ’(x,y)为增强后的图像在对应点的像素值。
则有：()()()()()'(,)g m x,y k f x,y m x,y f x y =+-其中g(.)是一个对比度扩展函数。
m(x,y)为x 行y 列处像素值占在它的某个邻域的局部均值。
K>0是一个控制参数，其大小直接影响到图像的处理质量。
因此，数字图像的增强过程可以转化为寻找求最优参数k 的过程。
进而，可用遗传算法按照上述过程进行寻优。
3.2在图像恢复中的应用图像恢复就是把一个退化(或劣化)图像尽量恢复到它的原始面目, 是数字图像处理中的一个重要分支。
目前已提出许多有效的图像恢复方法, 如逆滤波法、维纳滤波法、奇异值分解伪逆法、最大熵恢复法等 。
由于引起图像退化的原因未知或不能用函数表达, 使得上述方法面临较多的约束问题或是计算量过大问题, 由于难以确定退化函数h, 限制了其实际应用的效果。
GA 用于灰度图像的恢复, 一般将染色体编码成以各像素的灰度值为元素的2维矩阵, 即一个染色体就代表一幅图像, 每个基因对应一个像素, 采用自然数编码。
每个个体的适应度函数为2F ()*i i f g h f =-其中, f i 为个体i 代表的推测恢复图像, g 为观测到的退化图像, h 为退化过程, 函数值越大表示个体越好。
在交叉操作时一般采用窗口交叉, 即在父代染色体矩阵中选择相同大小的窗口, 进行交换。
变异操作采用临近小围的平均值替换需要变异的某一基因值。
此外，GA 也用于彩色图像的恢复，并且取得了很好的效果。
基于GA 的图像恢复方式, 突破了原有的理论,而且其开放的结构易于与其他方式融合, 如与模糊逻辑相结合的模糊GA 等。
利用GA 恢复图像不仅较好的克服了噪声的影响, 而且使图像更平滑, 边缘没有条纹效应, 视觉效果好。
强大的全局搜索能力是遗传算法图像恢复方法行之有效的主要原因。