基于遗传算法的图像匹配(精选)

基于遗传算法实现数字图像边缘检测

关键词中图分类号
ＥｄｅＤｅｅｔｏｃｎｉｕｓｄｏｅｅｉｇｒｔｇｔｃｉｎＴｅｈｑｅＢａｅｎＧｎｔｃＡｌｏｉｈｍ
ＷｕＸｉｏｉＺｈｎｎａｌｎａｇＤｏｇ
（ｉ９，Ｎｏ９９１ＴｒｏｓｏＵｎｔ６．２４ｏｐｆＰＬＡ，Ｈｕｕａ１５０）ｌｄｏ２０１
吴晓琳等：于遗传算法实现数字图像边缘检测基
总第２７０期
２２适应度的计算．适应度函数相当于现实生物界进化的环境，它直接地影响生物进化的结果，以适应度函数的设所
计十分重要。文中所处理的染色体是一些二值化
总第２７０期２１０１年第９期
舰船电子工程
ＳｉｅｔｏｉｇｎｅｉｇｈｐＥｌｃｒｎｃＥｎｉｅｒｎ
Ｖｏ．１Ｎｏ９１３．
１１７
基于遗传算法实现数字图像边缘检测
吴晓琳
（２４部队９９９１６分队
１引言
图像最基本的特征就是边缘，谓边缘是指图所
像中像素灰度有突变的
主
终产生符合要求的结果边缘图像。那些像素的集合，图是像的一个基本特征，通
过边缘检测可以大大减２１初始化子群．
各代价因子的值由决策数来决定，面给出某下
像素点Ｌ的代价因子决策数。

基于快速遗传算法的指纹匹配

ＺＡＮＧＹａ－ｕｎＪＮＧｉｏｊｎＨｕｎｙａ，ＩＸａ－ｕ
（ｃｏｌｆｎｏｍａｉｎａｄＣｍｍｕｉａｉｎＥｇｎｅｉｇＢｅｉｇＵｎｖｒｉｆｏｔａｄＴｌｏＳｈｏｆｒｔｎｏｏＩｏｎｃｔｎｉｅｒ，ｉｎｉｅｓｔｏｓｎｅｅｍｍｕｉａｉｎ，ｉｎ０８３ＣｉａｏｎｊｙＰｓｃｎｃｔｓＢｅｉｇ１０４，ｈｎ）ｏｊ
ｍａｃｉｇｗｉｓｍｅｃｓ．ｔｈｎｔｌｓｔｏｔｈｅｉ
［ｙｗｏｄ］ｆｇｒｒｎｔｈｎ；ｉｇｒｒｔｐｅｒｇｓａｏ；ｏｎａｔｒｏａｉｏ；ＧｎｔｇｒｈＧＡ；ＳｍｕａｄＡｎａｉｇＳ）Ｋｅｒｓｉｅｉｔｍａｉｇｆｅｉｒ—ｅｉｔｔｎｐｉｔｔｎｃｍｐｒｓｎｅｅｉＡｌｏｉｍ（）ｉｌｅｎｅｎ（Ａｎｐｃｎｐｎｒｉｐｅｃｔｔｌ
第３７卷第２期４
Ｖｂ－７ｌ３
・
计
算机工程２１年ｌ０１２月
Ｄｅｅｃｍｂｅ０１ｒ２ｌ
ＮＯ．４２
ＣｏｐｔｒＥｎｉｅｒｎｍｕｅｇｎｅｉｇ
博士论文・
文编：ｏ＿４（ｌ２＿１－文标码Ａ章号１ｏ３８０）－ｏ＿３ｏ．２２１４ｏ３０献识：
中分号：Ｐ０圈类Ｔ３６
基于快速遗传算法的指纹匹配
张圆圆，景晓军
（邮电大学信息与通信工程学院，北京１０４）北京０８３摘要：针对标准遗传算法（Ａ存在收敛速度慢且容易早熟的现象，出一种快速ＧＧ）提Ａ算法，将其应用于全局点模式指纹匹配中。该算法

无人机导航中的图像识别与路径规划方法

无人机导航中的图像识别与路径规划方法无人机导航技术的快速发展为许多应用领域带来了便利和机遇。

其中，图像识别与路径规划方法在无人机导航中起到了至关重要的作用。

本文将探讨无人机导航中的图像识别与路径规划方法，以及它们在实际应用中的意义和挑战。

在无人机导航中，图像识别技术起到了识别环境、目标物体和障碍物等重要作用。

无人机通过搭载视觉传感器，如摄像头或红外相机等，获取环境中的图像信息。

然后，利用计算机视觉算法对这些图像进行分析处理，以实现目标物体的识别和障碍物的检测。

常用的图像识别算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和决策树等。

这些算法能够将环境中的图像进行特征提取，并将其与已知的目标物体或障碍物进行匹配，从而实现目标物体的识别和障碍物的检测。

基于图像识别的无人机路径规划方法，通过将识别到的目标物体和障碍物信息与环境地图进行结合，实现路径的规划与导航。

一种常用的路径规划算法是基于遗传算法的路径规划。

遗传算法通过模拟生物进化的过程，利用基因编码和遗传操作等方法，寻找最优路径。

在无人机导航中，遗传算法可以将起始点、目标点和障碍物等信息编码为基因序列，并通过遗传操作对基因进行交叉和变异，逐步优化路径。

此外，还有其他路径规划算法，如A*算法、Dijkstra算法和RRT算法等，它们通过建立代价模型和搜索算法，寻找最短路径或避免碰撞的路径。

图像识别与路径规划方法在无人机导航中有着广泛的应用。

首先，它们可以用于航拍和地理测绘。

无人机通过图像识别技术可以自动识别地理要素，如河流、道路和建筑物等，快速构建地图。

然后，利用路径规划算法可以实现无人机的自主导航，完成航线测绘任务。

其次，它们可以用于无人机的目标跟踪和监控。

通过图像识别技术可以实时识别目标物体，如车辆、人员和动物等，路径规划算法可以实现无人机的自动跟踪，并及时调整路径，保持目标物体的在视野中。

此外，图像识别与路径规划方法还可以应用于农业、环境监测和灾害应对等领域，实现无人机的智能化应用。

第七章遗传算法应用举例

第七章遗传算法应用举例遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的计算方法，它可以用来解决很多实际问题。

以下是几个遗传算法应用的实例。

1.旅行商问题（TSP）：旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到最短路径来访问一系列城市并返回原始城市。

遗传算法可以通过编码城市序列，并使用交叉、变异和选择操作进行优化。

通过进行迭代，遗传算法可以更优的路径，并得到近似最优的解。

2.机器学习特征选择：在机器学习中，特征选择是一种减少特征集合维度的方法，以提高模型的性能和泛化能力。

遗传算法可以用来选择最佳的特征子集，通过优化目标函数（例如分类准确率或回归误差）来评估子集的优劣，并通过交叉和变异操作不断改进。

3.组合优化问题：遗传算法也广泛应用于组合优化问题，如背包问题、任务调度、物流路径规划等。

通过定义适应度函数和优化目标，遗传算法可以最优的组合并提供近似解。

4.神经网络训练：神经网络是一种模拟人脑神经元相互连接和传递信息的计算模型。

训练神经网络需要调整网络权重和参数，以最小化损失函数。

遗传算法可以用作优化算法，通过定义染色体编码网络参数，并通过交叉和变异操作对网络进行进化，以找到更好的网络结构和参数。

5.机器调参：机器学习算法通常包含许多超参数需要调优，例如决策树的深度、神经网络的学习率等。

遗传算法可以用来超参数的最佳组合，并通过交叉和变异操作对超参数进行优化。

6.图像处理：遗传算法被广泛应用于图像处理领域，如图像增强、目标检测、图像分割等。

通过定义适应度函数和优化目标，遗传算法可以优化图像处理算法的参数和参数组合，以提高图像质量和算法效果。

7.电力系统优化：电力系统优化包括电力负荷优化、电力设备配置优化、电力网路规划等。

遗传算法可以用来优化电力系统的各种参数和变量，以提高电力系统的效率和可靠性。

总之，遗传算法是一种强大而灵活的优化算法，在许多领域都可以应用。

它通过模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作，问题的解空间，并找到最优或近似最优的解。

遗传算法经典实例

遗传算法经典实例遗传算法是一种从若干可能的解决方案中自动搜索最优解的算法，它可以用来解决各种复杂的优化问题，是进化计算的一种。

它的基本过程是：对初始种群的每个个体都估计一个适应度值，并从中选择出最优的个体来作为新一代的父本，从而实现进化的自然演化，经过几代的迭代最终得到最优的解。

在许多复杂的优化问题中，遗传算法能产生比其它方法更优的解。

下面，我们将列出几个典型的遗传算法经典实例，以供参考。

1.包问题背包问题可以分解为：在一定的物品中选择出最优的物品组合需求，在有限的背包中装入最大价值的物品组合。

针对这个问题，我们可以使用遗传算法来求解。

具体而言，首先，需要构建一个描述染色体的数据结构，以及每个染色体的适应度评估函数。

染色体的基本单元是每个物品，使用0-1二进制编码表示该物品是否被选取。

然后，需要构建一个初始种群，可以使用随机生成的方式，也可以使用经典进化方法中的锦标赛选择、轮盘赌选择或者较优概率选择等方法生成。

最后，使用遗传算法的基本方法进行迭代，直至得出最优解。

2.着色问题图着色问题是一个比较复杂的问题，它涉及到一个无向图的节点和边的颜色的分配。

其目的是为了使相邻的节点具有不同的颜色，从而尽可能减少图上边的总数。

此问题中每种可能的颜色可以看作一个个体。

染色体中每个基因对应一条边，基因编码可以表示边上节点的着色颜色。

求解这个问题，我们可以生成一个初始群体，通过计算它们的适应度量，然后使用遗传算法的基本方法进行迭代，直至收敛于最优解。

3.舍尔旅行商问题费舍尔旅行商问题是一个求解最短旅行路径的问题，它可以分解为：从起点到终点访问给定的一组城市中的每一个城市，并且回到起点的一个最短旅行路径的搜索问题。

用遗传算法求解费舍尔旅行商问题，通常每个个体的染色体结构是一个由城市位置索引构成的序列，每个索引对应一个城市，表示在旅行路径中的一个节点，那么该路径的适应度就是城市之间的距离和，通过构建一个初始种群，然后结合遗传算法中的进化方法，如变异、交叉等进行迭代，最终得出最优解。

遗传算法的一些实例

引言概述遗传算法是一种启发式优化算法，其灵感来源于生物进化理论，主要用于解决复杂的优化问题。

通过模拟生物进化的过程，遗传算法能够通过遗传变异和适应度选择来优秀的解决方案。

本文将通过一些实例来说明遗传算法的应用。

正文内容一、机器学习中的遗传算法应用1.基因选择：遗传算法可以用于寻找机器学习模型中最佳的特征子集，从而提高模型的性能。

2.参数优化：遗传算法可以用于搜索机器学习模型的最佳参数组合，以获得更好的模型效果。

3.模型优化：遗传算法可以用于优化机器学习模型的结构，如神经网络的拓扑结构优化。

二、车辆路径规划中的遗传算法应用1.路径优化：遗传算法可以应用于车辆路径规划中，通过遗传变异和适应度选择，寻找最短路径或者能够满足约束条件的最优路径。

2.交通流优化：遗传算法可以优化交通系统中的交通流，通过调整信号灯的时序或者车辆的路径选择，减少拥堵和行程时间。

三、物流配送中的遗传算法应用1.车辆调度：遗传算法可用于优化物流配送的车辆调度问题，通过遗传变异和适应度选择，实现车辆最优的配送路线和时间安排。

2.货物装载：遗传算法可以用于优化物流运输中的货物装载问题，通过遗传变异和适应度选择，实现货物的最优装载方式。

四、生物信息学中的遗传算法应用1.序列比对：遗传算法可以用于生物序列比对问题，通过遗传变异和适应度选择，寻找最佳的序列匹配方案。

2.基因组装：遗传算法可以用于基因组装问题，通过遗传变异和适应度选择，实现基因组的最优组装方式。

五、电力系统中的遗传算法应用1.能源调度：遗传算法可用于电力系统中的能源调度问题，通过遗传变异和适应度选择，实现电力系统的最优能源调度方案。

2.电力负荷预测：遗传算法可以用于电力负荷预测问题，通过遗传变异和适应度选择，实现对电力负荷的准确预测。

总结遗传算法在机器学习、车辆路径规划、物流配送、生物信息学和电力系统等领域都有广泛的应用。

通过遗传变异和适应度选择的策略，遗传算法能够搜索到最优解决方案，从而优化问题的求解。

基于云遗传算法的图像相关匹配

ｍｅｓｒｓｄｖｌｐｄａｔｅｓｆｎｔｏｏｅｒｈｎｅｂｓａｃｉｇｐｉｔｉｃａｕｅｉｅｅｏｅｓａｆｎｓｕｃｎｆｒｓａｃｉｇｔｅｔｍｔｈｎｏｎ．ＳｎｅＣＧＡａｏｖｒｅｆｓｏａｈｇｕｌｔｏａｐｉｌｔｅｉｉｈｃｎｃｎｅｇａｔｔｉｈｑａｉｙｌｃｌｏｔｍａ，ｈｎｅｔｏＳａｃｒｃｎｐｅｄａｅｈｇ，ｎｏｓｏｎｉｅｉｏｖｌｍｅｄ’ ｃｕａｙａｄｓｅｒｈａｄｉｉｒｂｕｔｏｓ．Ｓｍｕｌｔｏｅｕｔｈｗａｅｐｏｏｓｄｍｅｏａｔｈｂｏｏｓｒｅｈｉｔｓｔａｉｎｒｓｌｓｏｔｔｓｈｈｔｒｐｅｔｄｃｎｍａｃｔｎｉｅｆｅｈｈ
的程度，用正态云算子完成概念空间到数值空间的转换，产生种群，实现遗传操作。文献【０根据正态云模型云滴的随１】机性和稳定倾向性特点 ’ｌ利用云发生器代替传统的交叉、ｌ，ｌ
变异算子，提出了云遗传算法（ｌｕｎｔｌｏｉｍ，ＣｏｄＧｅｅｉＡｇｒｈｃｔＣＡ）Ｇ。本文基于云遗传算法提出一种图像匹配的新方法。
ＣｌｕｅｅｉＡｌｏｉｍ（ＧＡ）ＴｖｉａｍａｅｖｌｅｉｃｅｓｓｔｅｄｆｃｌｆｉｇｔｉｇｎｉｒｖｄｎｒｏｄＧｎｔｇｒｈＣｃｔ．ｏａｏｄｍｅｎｉｇａｕｎｒａｅｈｉｕｔｏｉｙｍａｅｍａｃｎ，ａｍｐｏｅｏｍ￣ｉｄｃｒｌｔｎｈｚｏｒａｉｅｅｏ

第4章基于遗传算法的随机优化搜索PPT课件

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第 4 章基于遗传算法的随机优化搜索
(1) 表示方案：用5位二进制数编码染色体； (2) 设定种群规模为4,编码染色体，产生初始种
群。设取下列个体组成第一代种群S1 : s1= 13 (01101), s2= 24 (11000) s3= 8 (01000), s4= 19 (10011)
❖ Mendel遗传学说最重要的是基因遗传原理。他认为遗传以密码方式存在细胞中，并以基因形式包含在染色体内。每个基因有特殊的位置并控制某种特殊性质；所以，每个基因产生的个体对环境具有某种适应性。基因突变和基因杂交可产生更适应于环境的后代。经过存优去劣的自然淘汰，适应性高的基因结构得以保存下来。
❖ 在简单遗传算法的基础上，现在已派生出了遗传算法的许多变形，形成了遗传算法家族。
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第 4 章基于遗传算法的随机优化搜索
遗传算法的结构模式
❖ 在应用遗传算法解决实际问题时，还需给出结构模式的以下几方面：表示方案：通常把问题的搜索空间的每一可能的点，编码为一个看作染色体的字符串，字符通常采用二进制数0、 1. 适应度计算法方法：根据实际问题而定。终止条件: ❖达到指定的最大换代数后停止 ❖经过连续几代进化后得到的最优解没有变化
P(xi)
f (xi)
N
f (xj )
j1
（4 1）
01.08.2020 f(xi)是染色体xi（ xi∈S ）的适应度
12
第 4 章基于遗传算法的随机优化搜索
选择种群的方法
❖ 轮盘赌（赌轮选择法） ❖ 确定性方法
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第 4 章基于遗传算法的随机优化搜索