遗传算法自适应小生境图像匹配模板论文
自适应交叉小生境遗传算法流程
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小生境遗传算法
小生境遗传算法1. 简介小生境遗传算法（Micro Genetic Algorithm，简称Micro-GA）是一种基于遗传算法的优化方法。
与传统的遗传算法相比，小生境遗传算法在选择个体时引入了竞争机制，以增加种群的多样性和搜索效率。
本文将详细介绍小生境遗传算法的原理、流程和应用。
2. 原理小生境遗传算法基于遗传算法的基本原理，包括初始化种群、选择、交叉、变异等步骤。
但与传统的遗传算法不同的是，小生境遗传算法在选择个体时采用了锦标赛选择策略。
具体而言，它将种群中的个体划分为若干个子群，并在每个子群中进行竞争选择。
在锦标赛选择中，每个子群内部进行竞争，选出最优秀的若干个个体作为优胜者，并将它们复制到下一代。
这样做可以增加种群中优秀个体的比例，并减少较差个体对下一代的影响。
同时，通过调整子群大小和竞争规模，可以控制个体之间的竞争强度，从而平衡多样性和收敛速度。
3. 流程小生境遗传算法的流程如下：1.初始化种群：根据问题的特点和要求，随机生成初始的个体群体。
2.评估适应度：对每个个体进行适应度评估，根据问题的目标函数确定适应度值。
3.锦标赛选择：将种群划分为若干个子群，每个子群内部进行竞争选择，选出优胜者。
4.交叉操作：从优胜者中随机选择两个个体进行交叉操作，生成新的后代个体。
5.变异操作：对新生成的后代个体进行变异操作，引入一定的随机性和多样性。
6.更新种群：用新生成的后代替换原有的个体形成新一代种群。
7.终止条件判断：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满足要求的解等。
8.返回结果：返回最优解或近似最优解作为算法输出。
4. 应用小生境遗传算法在许多领域得到了广泛应用。
以下是一些常见的应用场景：•优化问题：小生境遗传算法可以用于求解各种优化问题，如函数优化、组合优化、路径规划等。
通过调整适应度函数和遗传操作，可以找到最优解或近似最优解。
•机器学习：小生境遗传算法可以应用于机器学习中的特征选择、参数优化等问题。
一种适用于图像拼接的自适应模板匹配算法
!!+中心 /. 。
（ ） !（ "， #） -
0
用迭代的方法求解各点对各类的隶属度 -. 并计算出各类 （ 令 /%1>?@ （ ） ， ） ， ） ， %） !（ "， #） /!1>)?A （ !（ "， #） /#1>4A （ !（ "， #） 以 /%、 模糊程度控制常数取 ! ； /!、 /# 为三类的初始类中心， （ 根据公式（ 计算各点对各类的隶属度； !） #） （ 根据公式（ 重新计算聚类中心； #） 9） （ 若算法未收敛， 即 聚 类 中 心 /. 有 改 变 ， 重复执行（ 、 9） !） 步， 否则聚类完成， 各点取其隶属度最大的类为其所属类。 （ #） 采用这种方法， 可以很容易而可靠地定位出图像中的特征 物体区域， 图 % 中显示了该文方法找出来的图像特征物体区域：
图% 在图像中定位特征物体的结果
%%" !""#$#%
计算机工程与应用
定位出特征物体区域中心点（ 后， 以该点为中心提取一定 !"， # "） 大小的区域作为基准模板。由于定位出图像中的特征物体区 域， 可以使用相对较小的模板以提高匹配速度。 同时， 模板的大 小不是固定的， 而是根据中心点的 &’( 值来动态调整的： 首先 根据图像大小给出正方形模板 的 初 始 宽 度 )*+,-.)*/01)2 ， 可先 置 为 0+.3*/01)2 4 5 ， 若 中 心 点 的 &’( 值 低 于 平 均 值 " !， 则 )*+6 ） 。 " ! 4 $（ !"， # "） ,-.)*/01)27)*+,-.)*/01)28（
图像模板匹配算法的研究和实现
图像模板匹配算法的研究和实现这次写⼀下算法⽅⾯的，图像处理中模板匹配算法的研究和实现。
⼀：⾸先我们先上⼀下模板匹配的理论及其公式描述：模板匹配是通过在输⼊图像上滑动模板图像块对实际的图像块和输⼊图像进⾏匹配，并且可以利⽤函数cvMinMaxLoc()找到最佳匹配的位置。
例如在⼯业应⽤中，可以锁定图像中零部件的位置，并根据具体的位置，进⾏具体的处理。
匹配的过程中可以使⽤不同的method，通过最合适的method，进⾏最合适的匹配。
MatchTemplate ⽐较模板和重叠的图像区域void cvMatchTemplate( const CvArr* image,const CvArr* templ, CvArr* result, int method );image 欲搜索的图像。
它应该是单通道、8-⽐特或32-⽐特浮点数图像templ 搜索模板，不能⼤于输⼊图像，且与输⼊图像具有⼀样的数据类型result ⽐较结果的映射图像。
单通道、32-⽐特浮点数. 如果图像是 W×H ⽽ templ 是 w×h ，则 result ⼀定是 (W-w+1）×(H-h+1）. method 指定匹配⽅法：函数 cvMatchTemplate 与函数 cvCalcBackProjectPatch 类似。
它滑动过整个图像 image, ⽤指定⽅法⽐较 templ 与图像尺⼨为 w×h 的重叠区域，并且将⽐较结果存到 result 中。
下⾯是不同的⽐较⽅法，可以使⽤其中的⼀种 (I 表⽰图像，T - 模板, R - 结果. 模板与图像重叠区域 x'=0..w-1, y'=0..h-1 之间求和):OpenCV模板匹配.可⽤的⽅法有6个:平⽅差匹配method=CV_TM_SQDIFF，这类⽅法利⽤平⽅差来进⾏匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越⼤.标准平⽅差匹配method=CV_TM_SQDIFF_NORMED相关匹配method=CV_TM_CCORR，这类⽅法采⽤模板和图像间的乘法操作,所以较⼤的数表⽰匹配程度较⾼,0标识最坏的匹配效果.标准相关匹配method=CV_TM_CCORR_NORMED相关系数匹配method=CV_TM_CCOEFF。
自适应遗传算法在多模图像配准中的应用
ｍｏ ａｉｙｉ ｇ ｅ ｉｔａｉｎ．ｓｖｎ ｈ ｏ ｖ ｒ ｅ ｃ ｒｂｅ ｏ ａｓｃ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｈ Ｔｈｓｍｅｈ ｄｉｃｕ ｅ ｄｕ ｔ ｇｔｅｐｏ — ｄ ｌ ｍａ ｅｒｇｓｒｔ ｔ ｏ ｄ ｉｇｔ ｅｃ ｎ ｅｇ ｎ ｅｐｏ ｌｍ ｆ ｓｉ ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｉ ｍ， ｉ ｔ ｏ ｌｄ ｓａ ｊｓｉ ｈ ｒｂ ｄ ｓ ｃ ｔ ｎ ｎ
摘 要 ： 出一种 改进 的 自适 应 遗 传 算 法 并 应 用到 多模 图像 配 准 的 优 化 过 程 中 ， 决 经 典 遗 传 算 法 后 提 解
期 存 在 的 收 敛 过 早 的 问题 ， 方 法 采 用 进 化 前 后 期 分 别 调 整 交 叉 概 率 和 变 异 概 率 、 次 交 叉 以 及 移 民 策 略 该 二
维普资讯
第 ２ ６卷 第 １期
基于自适应K均值聚类的小生境遗传算法
基于自适应K均值聚类的小生境遗传算法
蒋昀昕
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2010(006)027
【摘要】在自适应小生境遗传算法的基础上,该文提出自适应K-均值聚类适应值共享小生境遗传算法.这种算法将聚类分析、自适应技术有机地结合起来,并且对于通常的K——均值聚类方法做了改进,即引进了一个最小聚类距离,通过调节最小聚类距离控制收敛到的小生境的数目,避免找到无效的极值点.这种算法不仅无需事先确定生境的具体数目和生境半径的大小,而且计算量小,搜索效率较高.
【总页数】3页(P7676-7678)
【作者】蒋昀昕
【作者单位】福建卫生职业技术学院,公共基础部,福建,福州,350101
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于自适应小生境遗传算法的物流配送路径优化研究 [J], 温金保;蔡延光
2.基于自适应小生境遗传算法的混合交通网络设计双层规划模型 [J], 杜培全;陈森发
3.基于改进小生境遗传算法的自适应组卷系统 [J], 刁建忠;曾爱林;杨斌
4.基于自适应小生境遗传算法的船型优化 [J], 张宝吉
5.基于改进自适应小生境遗传算法的机械臂逆运动学求解 [J], 杨惠珍;刘西洋
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基于遗传算法的自适应图像检索
式中ｆｉ为个体的适应度。
而基于排序的分配方法是，选择只是取决于个体在种群中的序位，而不是实际的目标值。
有了选择概率之后，就可以开始实际的选择操作。
这里有很多种方法，如轮盘赌选择、随机遍历抽样、锦标赛选择等。
例如，轮盘赌选择方法类似于博彩游戏中的转盘游戏。
个体适应度按比例转化为选中概率，再转化成转盘上的扇区，如下图所示：图３．４轮盘赌选择方法扇区的大小代表着选中概率的大小。
④交叉／基因重组交叉／基因重组（（ｃｍｓ鲫ｖ例ｈｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）是把两个父个体的部分结构加以替换重组，生成新个体的操作。
重组的目的就是为了能够在下一代产生新的个体，就像人类社会的婚姻过程。
通过重组交叉过程，遗传算法的搜索能力得以飞跃地提高。
所以说，基因重组是遗传算法获得新的优良个体的最重要的手段。
如果是采用二进制编码，则可以采用单点交叉或多点交叉法。
如下图所示：ｌＩ图３．５单点交叉同，而在遗传算法中，图像染色体将由对应图像的特征向量的元素组成，不同长度的特征向量将导致染色体的长度也不尽相同，这将使遗传算法复杂化而难于控制；另一方面，由于图像的分辨率一般都比较大，不管是在图像特征的分析、抽取过程中，还是在遗传算法的具体实现过程中，都将消耗系统大量的时空资源，因而，必须对原始特征数据进行一定的预处理。
另外，在实验中还发现，如果将每个像素的特征值都加以考虑是没有必要的，尤其是在“图像检索”领域中，因为人们注重的往往是图像大体的特征，或者是图像较为突出的特点。
于是，本文采用“变单元均分”法对图像进行平均分割，并对分割所得到的每一区域中所含的像素的颜色特征值进行综合平均，即首先确定图像将被分割的数目，令其为某一正整数Ｎ，如果仍以图像Ｉ为例，应有Ｎ＜ｍ×ｎ，那么ｌ将被均分为Ｎ个不重叠的正方形图像区域（见图４．１）。
鼽…搠例…·－【浮】：……脚幅…航一蝴为…旧肛…孰一言，这些像素将分布于图像的边缘，忽略它们不会对检索结果有太大影响。
一种多模态优化的小生境遗传算法
一种多模态优化的小生境遗传算法郑敏;高俊波【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2014(000)010【摘要】This paper presents an improved niche genetic algorithm applied to multimodal function optimization for finding all the extreme solutions. This algorithm is pre-selected niche based and similarity based on the mechanism of eliminating the niche combination. We improve the adaptive crossover operator and mutation operator according to the probability, crossover probability and mutation probability the fitness value to dynamically adjust the individual. And the algorithm is used to solve a typical multi peak, the experimental results show that the niche genetic algorithmcan searchall themultimodal functions’ optimal solutions and extreme solutions, and has faster search speed. At the same time, this method is universal in the multi peak function for the other.%针对目前多模态优化存在无法找到全部局部极值解的问题，提出了一种改进的小生境遗传算法。
图像匹配中的一种改进遗传算法
计 算 。遗 传算 法具 有高 度 并行 、 局 搜 索 和 鲁 棒 性 强 等特 点 ， 在 优 化 和 自适 应 问题 方 全 其 面 表现 出来 的潜 能为人 们 解决 大 型 、 杂非 线性 系统 的优 化 提供 了可能 。通 过 对 图像 匹 复 配 问题 的数学 建模 ， 可以将 其抽 象 为 一 个 数 值 函数 的优 化 问题 （ 配 目标 函数 因 匹配 图 匹
高 图像 匹配速度 ， 满足 匹配 实时性要 求的新 的 匹配搜 索 策略 。 大量 实验 结 果 表 明 ， 于该 算法 的 图像 匹配具 有 匹配速 度快 、 基 匹配精度 高等优 点 。
关键词 ： 图像 匹配 ； 改进 遗传 算法 ； 自适 应遗传 算 法
１ 引 言
经典 的 图像 匹配算 法 是利用 匹配 图像之 间灰 度 或特 征 的相 关性 ， 过枚 举 计 算 来 完 通 成 匹配 。此类算 法 匹配 范 围大且 搜 索效 率低 ， 法满 足某 些 条 件下 对 图像 匹配 的实 时 性 无 要 求 。为此 ， 人们 使用 了各 种快 速 匹配算 法 ， Ｇｏｈｔｓ ｙ的两 阶段 相关 匹 配算 法 ， ｌ 如 ｓ ａｂ Ｖｅ— ｅｙ的分 层金 字塔 匹配算 法Ⅲ 和 各 种 直 角 坐标 极 坐 标 投 影 法等 。但 是 ， 随着 目标 图像 ｒ 伴
尺 寸 的增长 ， 配搜 索空 间也 急剧 扩大 ， 些方法 均 表现 出有较 大 的局限性 。 匹 这
遗 传算 法 （ ｎ ｔ ｇ ｒ ｈ 简称 ＧＡ） Ｇｅ ｅｉ Ａｌｏ ｉ ｍ， ｃ ｔ 是一 种 宏观 意 义 下 的进 化 计 算 方 法 。该 算 法 使用 群体 搜索 技术 ， 可行 解 集 合 的一 个 子 集 内进 行搜 索 操 作 ， 核 心 思想 是借 鉴 了 在 其
遗传算法在医学图像自适应融合中的应用
遗传算法在医学图像自适应融合中的应用
谢兴;秦前清
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2011(047)003
【摘要】为了解决现有融合方法间的优点不易综合,以及融合规则不易根据图像后续处理的要求自适应地调整的问题,提出一种基于遗传算法的医学图像融合方法.分别利用形态学金字塔和平移不变性小波变换方法产生初始图像,构造由图像评价组成的目标函数,再利用遗传算法来优化目标函数从而获取最终的结果图像.通过实验,从主观视觉和标准方差,平均梯度、熵、空间频率、均方交叉熵等定量指标两方面,证明了该方法的有效性.
【总页数】4页(P181-183,195)
【作者】谢兴;秦前清
【作者单位】武汉大学,多媒体网络通信工程研究所,武汉,430079;武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉,430079
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.遗传算法在医学图像分割中的应用 [J], 刘月明;易东
2.基于互信息的复合遗传算法在医学图像配准中的应用 [J], 林雯;林旭云;陈慧
3.基于人眼视觉特性的NSCT医学图像自适应融合 [J], 戴文战;姜晓丽;李俊峰
4.改进型遗传算法在医学图像分割中的应用 [J], 康一鹤;李文俊
5.改进的遗传算法在医学图像中的应用 [J], 梁文宇;龚涛;吴宇翔
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基于改进遗传算法的图像匹配方法研究
【摘要】 遗传算法(Genetic Algorithms,简称GAs)作为进化计算的
一个主要分支,是利用生物进化的思想和原理来解决实际应用问题
的。遗传算法以其简单、智能性、本质并行性、鲁棒性好而广泛应用
于很多学科。图像匹配(Image Matching)是图像处理和计算机视觉领
域中一个重要的研究方向。图像匹配是两幅图像在空域和亮度上的映
射,其主要目的是找到最优的空域坐标变换和亮度变换。但传统的匹
配方法,如模板匹配法,在匹配模板与待匹配图像间存在噪声影响、亮
度等差异时,匹配算法在时间和精度上得不到很好的统一。本文对遗
传算法的原理和发展方向进行了综述,在传统匹配方法的基础上,提
出将小生境算法作为遗传操作的一部分,对遗传算法进行了改进,并
将改进后的遗传算法应用于图像匹配,取得了较好的效果。本文完成
的工作主要包括：1.本文介绍了遗传算法产生的生物背景及其发展历
史,在介绍遗传算法基本原理的基础上,讲述了标准遗传算法的基本
操作流程。通过对遗传算法的研究现状和改进现状的了解、分析,提
出了改进的遗传算法。2.介绍了图像匹配的相关理论,对传统的具有
代表性的算法进行了分析评价,针对传统图像匹配领域中所存在的问
题,提... 更多还原
【Abstract】 As one of the main branches of evolutionary
computation, genetic algorithm uses principle of biological
evolution to solve application problem in our real live.
Genetic algorithm was used in many subjects with its many
advantages, such as simplicity, essential parallelism and good
robust. Image matching is an important research direction of
image processing and computer vision. It is a mapping in space
domain and lighting, its purpose is finding the optimum
coordinate conversion in space domain ... 更多还原
【关键词】 遗传算法； 自适应； 小生境； 图像匹配； 模板；
【Key words】 genetic algorithm； adaptive； niche； image
matching； template；
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摘要 3-5
ABSTRACT 5-6
第一章 绪论 9-13
1.1 研究背景、目的及意义 9-10
1.2 国内外研究现状 10-12
1.3 本文的工作和章节安排 12-13
第二章 遗传算法 13-33
2.1 遗传算法的产生与发展 13-15
2.2 遗传算法概要 15-18
2.2.1 遗传算法的基本思想 15
2.2.2 遗传算法的数学基础 15-17
2.2.3 遗传算法的特点 17-18
2.3 标准遗传算法 18-24
2.3.1 标准遗传算法的基本操作 18-20
2.3.2 标准遗传算法的基本要素 20-24
2.4 遗传算法的改进与应用 24-27
2.4.1 遗传算法的改进研究 24-26
2.4.2 遗传算法的应用 26-27
2.5 改进的遗传算法 27-33
2.5.1 小生境技术 27
2.5.2 改进的遗传算法 27-29
2.5.3 仿真实验 29-33
第三章 图像匹配的基本理论和方法 33-45
3.1 引言 33-34
3.2 图像匹配概述 34-37
3.2.1 图像匹配的分类 34-35
3.2.2 相似性测度的选择 35-36
3.2.3 匹配策略的选择 36-37
3.3 基于模板的图像匹配方法 37-45
3.3.1 模板匹配算法 37-42
3.3.2 模板匹配流程图 42-45
第四章 基于改进遗传算法的图像匹配方法 45-59
4.1 图像匹配问题概述 45-48
4.1.1 图像预处理 45-46
4.1.2 特征提取 46-47
4.1.3 特征匹配 47
4.1.4 图像匹配实例 47-48
4.2 基于标准遗传算法的图像匹配 48-52
4.2.1 基于遗传算法的图像匹配的基本过程 48
4.2.2 选择适应度函数 48-49
4.2.3 初始化种群 49-50
4.2.4 基于标准遗传算法的图像匹配 50
4.2.5 实验结果与分析 50-52
4.3 基于改进遗传算法的图像匹配 52-59
4.3.1 小生境遗传算法 52-54
4.3.2 自适应遗传算法 54
4.3.3 基于小生境的自适应遗传算法的相关匹配流程图
54-55
4.3.4 实验结果与分析 55-59
第五章 总结和展望 59-61
5.1 总结 59
5.2 展望 59-61
参考文献