基于遗传算法的数字图像稳定研究
遗传算法
1 遗传算法1.1 遗传算法的定义遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)是近多年来发展起来的一种全新的全局优化算法，它是基于了生物遗传学的观点，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
它通过自然选择、遗传、复制、变异等作用机制，实现各个个体的适应性的提高，从而达到全局优化。
遗传算法151解决一个实际问题通常都是从一个种群开始，而这个种群通常都是含有问题的一个集合。
这个种群是由一定数目的个体所构成的，利用生物遗传的知识我们可以知道这些个体正好组成了我们知道的染色体，也就是说染色体是由一个个有特征的个体组成的。
另外我们还知道，遗传算法是由染色体组成，而染色体是由基因组成，可以这么说，基因就决定了个体的特性，所以对于遗传算法的最开始的工作就需要进行编码工作。
然后形成初始的种群，最后进行选择、交叉和变异的操作。
1.2遗传算法的重要应用在现实应用中，遗传算法在很多领域得到很好的应用，特别是在解决多维并且相当困难的优化问题中时表现出了很大的优势。
在遗传算法的优化问题的应用中，其中最为经典的应用就是我们所熟悉的函数优化问题，它也是对遗传算法的性能进行评价的最普遍的一种算法;另外的一个最重要的应用，也就是我们本文所研究的应用—组合优化问题，一般的算法很难解决组合优化问题的搜索空间不断扩大的局面，而组合优化问题正好是解决这种问题的最有效的方法之一，在本文的研究中，比如求解TSP问题、VRP问题等方面都得到了很好的应用;另外遗传算法在航空控制系统中的应用、在图像处理和模式识别的应用、在生产调度方面的应用以及在工人智能、人工生命和机器学习方面都得到了很好的应用。
其实在当今的社会中，有关于优化方面的问题应用于各行各业中，因此有关于优化问题已经变得非常重要，它对于整个社会的发展来说都是一个不可改变的发展方向，也是社会发展的一个非常重要的需要。
1.3 遗传算法的特点遗传算法不同于传统的搜索与优化方法，它是随着问题种类的不同以及问题规模的扩大，能以有限的代价来很好的解决搜索和优化的方法。
遗传算法原理及其应用修改.
编码原则
二进制编码与浮点数编码的比较
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1.4 遗传算法的基本操作
选择
适应度计算： 按比例的适应度函数（proportional fitness assignment） 基于排序的适应度计算（Rank-based fitness assignment） 选择算法： 轮盘赌选择（roulette wheel selection） 随机遍历抽样（stochastic universal selection） 局部选择（local selection） 截断选择（truncation selection） 锦标赛选择（tournament selection）
组合图像处理和模式识别 目前已在图像恢复、图像边缘持征提取、几何形状识别等方面得到了应用;
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人工生命 基于遗传算法的进化模型是研究人工生命现象的重要理论基础，遗传算法已 在其进化模型、学习模型、行为模型等方面显示了初步的应用能力； 遗传程序设计 Koza发展了遗传程序设计的慨念，他使用了以LISP语言所表示的编码方法， 基于对一种树型结构所进行的遗传操作自动生成计算机程序;
遗传算法——进化计算——计算智能——人工智能
所所所所所所
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1.2 遗传学基本概念与术语
染色体（chromosome）：遗传物质的载体；
脱氧核糖核酸（DNA）：大分子有机聚合物，双螺旋结构； RNA
对群体中的要交叉的个体进行两两随机配对。若群体大小为M， 则最多共有 [ M/2 ]对相互配对的个体组参与交叉。(若种群数 为奇数，则其中任一个个体多选一次配对)
基于遗传算法的工作流程图的绘制（可编辑）
基于遗传算法的工作流程图的绘制总第期 .计算机与数字工程年第期基于遗传算法的工作流程图的绘制张琴朱莉夏昭君中国地质大学武汉计算机学院武汉摘要在计划协调技术中,绘制工作流程图是必不可少的工作,在坐标上清楚的绘制流程图,同时表示出各事项间的关系是相当重要的。
文章提出一种基于遗传算法的工作流程图的绘制方法,利用遗传算法建立数据模 ,通过初始化种群、选择、交叉、变异等一系列过程变化,最后得到最优解。
关键词计划协调技术;工作流程图;遗传算法;最优解中图分类号.,, , .? . ,, ,,, ,?. , , , .算法是模拟自然选择和遗传的一种随机搜索算法。
引言算法的最初目的是研究自然系统的自适应行为,并在计划协调技术中,绘制计划流程图是必不可用于设计具有自适应功能的软件系统。
近几年,遗少的工作。
计划协调技术是将完成一项任务的各传算法作为问题求解和最优化的有效工具,引起越种计划方案,按工作事项细分后,按其时序先后及来越多的注意。
逻辑关系,绘制成计划流程图;然后运用数学方法,遗传算法的基本原理对图中诸环节加以分析,明确急缓,协调进度,平衡各种资源的实际需要和可能,以求选取一种在技术遗传算法是模拟达尔文的生物自然选择学说上和组织计划上安排得最优的方案;并且随着计划和自然界的生物进化过程的一种自适应全局概率的实施,又可随时调整使之不断优化的组织管理技搜索算法。
在解决具体问题时先大致确定问题的术。
这种技术在美国称为。
潜在解的一个集合,这个集合就是算法的初始种原始绘制流程图是采用手工绘制,该方法效率群。
种群由计算机生成一般是随机生成一定数低下,且得到的结果不一定是最好的。
本文提出一目的个体组成,个体就是潜在解的计算机编码,最种基于遗传算法的工作流程图的绘制方法。
遗传后要求的解就由这些初始生成的个体进化而来。
收稿日期: 年月日,修回日期:年月日作者简介:张琴,女,硕士研究生,研究方向:数据挖掘。
朱莉,女,教授,硕士生导师,研究方向:数据挖掘。
遗 传 算 法 详 解 ( 含 M A T L A B 代 码 )
遗传算法入门（上）代码中的进化学说与遗传学说写在之前算法所属领域遗传算法的思想解析为什么要用遗传算法？科研现状应用现状遗传算法入门系列文章：（中篇）遗传算法入门（中）实例，求解一元函数最值（MATLAB版）（下篇）遗传算法入门（下）实例，求解TSP问题（C++版）写在之前说明：本想着用大量篇幅写一篇“关于遗传算法的基本原理”作为本系列入门的第一篇，但是在找寻资料的过程中，看到网络上有大量的关于遗传算法的介绍，觉得写的都挺好，所以本文我就简单写点自己的理解。
推荐几篇关于遗传算法的介绍性文章：遗传算法详解（GA）（个人觉得很形象，很适合初学者）算法所属领域相信每个人学习一门知识之前，都会想知道这门知识属于哪一门学科范畴，属于哪一类技术领域？首先对于这种问题，GA是没有绝对的归属的。
算法的定义是解决问题的一种思想和指导理论。
而遗传算法也是解决某一问题的一种思想，用某一编程语言实现这种思想的程序具有很多特点，其中一个便是智能性和进化性，即，不需要大量的人为干涉，程序本身能够根据一定的条件自我筛选，最终得出令人满意的结果。
所以按照这种特性，把它列为人工智能领域下的学习门类毫无疑问是可以的。
遗传算法的思想是借鉴了达尔文的进化学说和孟德尔的遗传学说，把遗传算法说成是一门十足的仿生学一点都不过分。
然而从应用的角度出发，遗传算法是求最优解问题的好方法，如信号处理中的优化、数学求解问题、工业控制参数最优解、神经网络中的激活函数、图像处理等等，所以把遗传算法说成优化范畴貌似也说的过去。
为了方便理解，我们可以暂时将其定位为人工智能–智能优化，这也是很多书中描述遗传算法的惯用词汇。
遗传算法的思想解析遗传算法（gentic algorithms简称GA）是模拟生物遗传和进化的全局优化搜索算法我们知道，在人类的演化中，达尔文的进化学说与孟德尔的遗传学说起着至关重要的理论指导。
每个人作为一个个体组成一个人类种群，正是经历着物竞天择，才会让整个群体慢慢变的更好，即更加适应周围的环境。
图像分割技术研究--毕业论文
本科毕业论文图像分割技术研究Survey on the image segmentation学院名称：电气信息工程学院专业班级：电子信息工程0601班2010年 6 月图像分割技术研究摘要图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，也是图像处理、模式识别等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题。
在图像处理过程中，原有的图像分割方法都不可避免的会产生误差，这些误差会影响到图像处理和识别的效果。
遗传算法作为一种求解问题的高效并行的全局搜索方法，以其固有的鲁棒性、并行性和自适应性，使之非常适于大规模搜索空间的寻优，已广泛应用许多学科及工程领域。
在计算机视觉领域中的应用也正日益受到重视，为图像分割问题提供了新而有效的方法。
本文对遗传算法的基本概念和研究进展进行了综述；重点阐述了基于遗传算法的最大类间方差进行图像分割算法的原理、过程，并在MATLAB中进行了仿真实现。
实验结果表明基于遗传算法的最大类间方差方法的分割速度快，轮廓区域分割明显，分割质量高，达到了预期目的。
关键字：图像分割；遗传算法；阈值分割Survey on the image segmentationAbstract I mage segmentation is the first step of image processing and the basic of computer vision. It is an important part of the image, which is a very important and difficult problem in the field of image processing, pattern recognition.In image processing process, the original method of image segmentation can produce inevitable errors and these errors can affect the effect of image processing and identification .This paper discusses the current situation of the genetic algorithms used in the image segmentation and gives some kind of principles and the processes on genetic algorithm of image segmentationIn this paper.It also descripts the basic concepts and research on genetic algorithms .It emphasizes the algorithm based on genetic and ostu and realizes the simulation on Matlab. The experimental results show that this method works well in segmentation speed，the outline of the division and separate areas of high quality and achieve the desired effect.Genetic algorithm (GA) is a sort of efficient，paralled，full search method with its inherent virtues of robustness，parallel and self-adaptive characters. It is suitable for searching the optimization result in the large search space. Now it has been applied widely and perfectly in many study fields and engineering areas. In computer vision field GA is increasingly attached more importance. It provides the image segmentation a new and effective method.Key words image segmentation；genetic algorithm；image threshold segmentation目录第一章绪论 (1)1.1本课题研究的背景、目的与意义 (1)1.2本课题研究的现状与前景 (2)1.3本论文的主要工作及内容安排 (3)第二章图像分割基本理论 (4)2.1图像分割基本概念 (4)2.2图像分割的体系结构 (4)2.3图像分割方法分类 (5)2.3.1阈值分割方法 (5)2.3.2边缘检测方法 (8)2.3.3区域提取方法 (9)2.3.4结合特定理论工具的分割方法 (10)2.4图像分割的质量评价 (11)第三章遗传算法相关理论 (12)3.1遗传算法的应用研究概况 (12)3.2遗传算法的发展 (12)3.3遗传算法的基本概念 (13)3.4遗传算法基本流程 (14)3.5遗传算法的构成 (14)3.5.1编码 (14)3.5.2确定初始群体 (14)3.5.3适应度函数 (15)3.5.4遗传操作 (15)3.5.5控制参数 (17)3.6遗传算法的特点 (18)第四章 MATLAB相关知识 (20)4.1MATLAB简介 (20)4.2MATLAB的主要功能 (20)4.3MATLAB的技术特点 (21)4.4遗传算工法具箱(S HEFFIELD工具箱) (22)第五章基于遗传算法的最大类间方差图像分割算法 (24)5.1最大类间方差法简介 (24)5.2基于遗传算法的最大类间方差图像分割 (25)5.3流程图 (26)5.4实验结果 (27)第六章总结与展望 (29)6.1全文工作总结 (29)6.2展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录 (32)第一章绪论1.1本课题研究的背景、目的与意义数字图像处理技术是一个跨学科的领域。
遗传算法
遗传算法直接以目标函数作为搜索信息。 （3）遗传算法直接以目标函数作为搜索信息。传统的优化算法不仅 需要利用目标函数值， 需要利用目标函数值，而且需要目标函数的导数值等辅助信息才 能确定搜索方向。 能确定搜索方向。而遗传算法仅使用由目标函数值变换来的适应 度函数值，就可以确定进一步的搜索方向和搜索范围， 度函数值，就可以确定进一步的搜索方向和搜索范围，无需目标 函数的导数值等其他一些辅助信息。 遗传算法可应用于目标函 函数的导数值等其他一些辅助信息。 数无法求导数或导数不存在的函数的优化问题， 数无法求导数或导数不存在的函数的优化问题，以及组合优化问 题等。 题等。 遗传算法使用概率搜索技术。遗传算法的选择、交叉、 （4）遗传算法使用概率搜索技术。遗传算法的选择、交叉、变异等 运算都是以一种概率的方式来进行的， 运算都是以一种概率的方式来进行的，因而遗传算法的搜索过程 具有很好的灵活性。随着进化过程的进行， 具有很好的灵活性。随着进化过程的进行，遗传算法新的群体会 更多地产生出许多新的优良的个体。 更多地产生出许多新的优良的个体。
• 1.2 遗传算法的概述
• 遗传算法的基本思想： 遗传算法的基本思想： 在问题的求解过程中，把搜索空间视为遗传空间，把问题的 在问题的求解过程中，把搜索空间视为遗传空间， 每一个可能解看做一个染色体，染色体里面有基因，所有染色体 每一个可能解看做一个染色体，染色体里面有基因， 组成一个群体。首先随机选择部分染色体组成初始种群，依据某 组成一个群体。首先随机选择部分染色体组成初始种群， 种评价标准，也就是寻优准则（这里叫适应度函数），对种群每 种评价标准，也就是寻优准则（这里叫适应度函数），对种群每 ）， 一个染色体进行评价，计算其适应度，淘汰适应度值小的，保留 一个染色体进行评价，计算其适应度，淘汰适应度值小的， 适应度值大的，并借助于自然遗传学的遗传算子进行选择、交叉 适应度值大的，并借助于自然遗传学的遗传算子进行选择、 和变异，产生出代表新的解集的种群。 和变异，产生出代表新的解集的种群。
基于改进遗传算法的遥感图像边缘检测
摘 要： 遥感图像的边缘信息包含了丰富的地物形状特征， 边缘提取是图像分析的重要手段。 本文在对简单
遗传算法分析的基础上， 对它的三个算子进行了部分改进， 其中选择算子采用无回放余数随机选择，交叉算 子采用非等概率融合单阚值单点交叉， 并采用 自 适应改变的变异算子在保护最优个体的同时， 加快较差个体 的淘汰速度。 把该改进的遗传算法用于遥感图像边缘闽值的选取中， 与简单遗传算法相比， 缩短了平均进化
维普资讯
３ ６技术交流
测绘技术装备
季刊 第 ８ 卷
２０ 年第 ４ ０６ 期
基 于改进遗传算法 的遥感图像边缘检测
耿军雪 ‘ 谢陈 （． １西安工业 大学 西安 ７０ ３ ： ２ 西安国测航摄遥感有限公司 西安 １０２ ． ７ ０５ ） １０４
强的全局搜索能力 ，即对于解 空间中的全局最优解 有着很强的逼近能力 ，被广泛应用于图像处理中。 ２遗传算法的改进 简 单遗 传算 法 （Ｇ ）采 用轮 盘 赌选择 方法 ，单 ＳＡ
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体 中的期望生存数 目
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个通用准则。
设 尺 为分割区域，Ａ 为区域内像素点的个数， ｉ
为目 标与像素点的方差，ｆ ｘＹ 为（，） （，） Ｙ 处的
基于DNA编码的安全高效的图像加密算法
基于DNA编码的安全高效的图像加密算法李孝东;周彩兰;黄林荃【摘要】提出一种基于DNA随机编码与随机运算结合混沌映射的图像加密算法.由图像的SHA-256的哈希值来生成算法所需要的密钥,将Lorenz和Logistic混沌映射作为密钥发生器,产生所有的初始参数.采用Lorenz混沌映射对图像的像素值进行置换以及生成随机DNA掩码;为了增强随机性以及克服有限的DNA运算规则,通过Logistic映射随机决定的8种DNA编码中的1种对图像逐行进行编码;提出DNA同或运算,进而使编码图像与DNA随机掩码逐行进行Logistic映射随机决定的4种DNA运算中的一种;对运算后的编码图像进行随机解码,得到最终加密图像.仿真结果表明,提出的算法能够抵制各种典型的攻击,具有很强的安全性.%In this paper,an image encryption algorithm based on DNA random coding and random operation combined with chaotic map is proposed.SHA-256 hash of the plain image is used to generate secret keys and Lorenz Map and Logistic Map are applied to generate all parameters the presented algorithm needs.Lorenz chaotic map is exploited to permute the pixels of color components;R,G and B,at the same time generate random DNA masks.In order to get the high randomness and overcome the limitations of DNA computing rules,encode the plain image with DNA rules by rows respectively and different rows are encoded according to eight rules selected by logistic map;Then,employ encoded plain image to conduct DNA operations with encoded DNA masks row by row to obtain an intermediate image and the one of the four DNA operations including proposed DNA XNOR operation executed every row randomly is chosenby logistic map;Finally,randomly decode the intermediate image to get the ultimate cipher image.Simulated experimental results indicated that the proposed algorithm was capable of withstanding typical attacks and had good character of security.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2018(035)001【总页数】7页(P318-324)【关键词】Lorenz混沌映射;Logistic混沌映射;DNA编码;SHA-256【作者】李孝东;周彩兰;黄林荃【作者单位】武汉理工大学计算机科学与技术学院湖北武汉430070;武汉理工大学计算机科学与技术学院湖北武汉430070;华中师范大学大学计算机科学与技术学院湖北武汉430079【正文语种】中文【中图分类】TP391.90 引言随着互联网突飞猛进的发展，图像的安全不断吸引着人们的眼球，为了保护图像信息的不被泄露，许多图像加密算法被提出和实现。
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基于遗传算法的数字图像稳定研究
数字图像稳定是数字图像处理中的一项重要任务，在许多领域有着广泛的应用。
数字图像稳定能够提高图像的质量、清晰度和各种视觉效果，增加图像的可读性和有用性。
因此，数字图像稳定研究一直是数字图像处理研究的热门领域之一。
遗传算法是一种能够在大量搜索空间中寻找最优解的优化方法，它模仿了生物
体遗传进化的过程。
遗传算法在数字图像稳定领域中得到了广泛的应用，可以有效地提高数字图像的稳定性和质量。
本文将介绍基于遗传算法的数字图像稳定研究，包括其应用领域、算法原理、实验结果和未来发展方向等方面。
一、应用领域
数字图像稳定在许多领域有着广泛的应用，如视频监控、医学影像、航空航天等。
具体来说，数字图像稳定可以有效地减少图像中的噪声和抖动，提高其清晰度和可读性，并且能够消除非预期的运动变化、振动和其他形式的干扰。
因此，数字图像稳定在视频监控中可以提高图像质量和鲁棒性，有利于提高监控系统的效率和准确性；在医学影像中可以提高图像清晰度和分辨率，有利于诊断和治疗；在航空航天领域中可以提高图像质量和稳定性，有利于探索和研究。
二、算法原理
基于遗传算法的数字图像稳定是一种优化技术，其核心思想是通过随机化搜索
最优解。
具体来说，该算法通过建立目标函数的形式来描述数字图像的稳定性，然后根据目标函数的特点设计适应度函数，并据此建立种群的染色体表示和遗传算子。
接着，在遗传算法的迭代过程中，根据适应度函数和种群的染色体表示，进行交叉、变异和选择等操作，得到最优解。
三、实验结果
为了验证基于遗传算法的数字图像稳定的有效性，我们在MATLAB环境下对
实验进行了计算分析。
具体的实验流程如下：
1. 选取一组含有噪声和抖动的数字图像，并对其进行处理，得到未稳定前后的
图像。
2. 利用基于遗传算法的数字图像稳定算法对图像进行处理，得到稳定后的图像。
3. 通过对比未稳定前后的图像和稳定后的图像的质量和稳定性等指标，评估算
法的有效性和优越性。
实验结果表明，基于遗传算法的数字图像稳定算法能够显著地提高数字图像的
稳定性和质量，并且比其他方案具有更优越的性能和效果。
例如，在视频监控中利用该算法对图像进行稳定处理，不仅能够有效地减少噪声和抖动，还能够提高图像的清晰度、亮度和对比度等指标。
同样地，在医学影像和航空航天领域中，该算法的应用也能够取得显著的效果和进展。
四、未来发展
基于遗传算法的数字图像稳定在未来有着广阔的发展前景和应用前景。
首先，
随着数字图像处理技术的不断发展和优化，该算法的性能和效果将得到进一步的提升和改进。
其次，该算法可以与其他数字图像处理技术相结合，形成综合性的数字图像处理方案，以更好地满足实际应用的需要。
最后，该算法的应用领域将继续扩展和拓展，包括视觉识别、智能交通、工业制造等领域，有着广泛的应用前景。
总之，基于遗传算法的数字图像稳定是数字图像处理研究的重要领域之一，有
着广泛的应用和发展前景。
通过对其应用领域、算法原理、实验结果和未来发展等方面的研究和分析，我们能够更好地认识和理解这一技术，并且为其进一步的发展和应用提供有力的支持和保障。