基于遗传算法的失真图像复原技术研究

论文摘要

图像在形成、传输和记录过程中,由于受多种原因的影响,图像的质量会有所下降,典型表现为图像模糊、失真、有噪声等。引起图像质量下降的原因很多,有大气湍流效应、传感器特性的非线形、光学系统的像差、成像设备与物体之间的相对运动等等。遗传算法(Genetic algorithm)作为一种基于达尔文生物进化论的全局优化搜索算法,可以对复杂的非线性多维数据空间进行快速有效的计算。特别是由于它不受搜索空间的限制性假设的约束、鲁棒性及固有的并行性等,目前在图像处理领域逐渐显示出其优越的性能。本文主要研究了基于遗传算法的图像恢复技术。首先对遗传算法和图像恢复的相关理论基础作了详细的介绍和总结,包括其背景、基本算法结构、基本原理特点、分类及其发展现状和作用等。然后在深入研究了标准遗传算法和逆滤波、维纳滤波等几种经典图像恢复算法的基础上,针对标准遗传算法易造成“过早收敛”问题,结合图像信息相关性较强的特点,本文从改进遗传操作结构及收敛速度控制入手,提出了一种改进的遗传算法。该改进遗传算法的主要特点是:设计了一种新的二维染色体编码方案;改进了交叉、选择算子;将标准遗传算法与模拟退火算法相结合。通过对多幅图像进行了图像恢复仿真实验,并与经典图像恢复算法、简单遗传算法进行比较,实验结果表明,该方法能较好克服“过早收敛”,降低计算复杂度,特别是在全局寻优中表现出较强的鲁棒性,在一定程度上改善退化图像恢复质量。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• §1-1 引言
• §1-2 研究的目的和意义
• §1-3 国内外的研究现状
• §1-4 本课题研究内容
• 第二章 图像复原中的基础知识
• §2-1 卷积与反卷积
• §2-2 二维离散卷积
• §2-3 傅立叶变换与离散傅立叶变换
• §2-4 本章小结
• 第三章 失真图像复原理论
• §3-1 失真图像复原的基本原理
• 3-1-1 失真图像复原的原理
• 3-1-2 失真图像的退化模型
• §3-2 失真图像的几种复原方法
• 3-2-1 逆滤波图像复原
• 3-2-2 最小二乘滤波图像复原
• 3-2-3 维纳滤波图像复原
• 3-2-4 最大熵复原
• §3-3 运动模糊图像的复原
• 3-3-1 匀速直线运动模糊的退化模型
• 3-3-2 运动模糊的点扩散函数
• 3-3-3 运动模糊参数的估计
• §3-4 离焦模糊图像的复原
• 3-4-1 离焦模糊图像的退化模型
• 3-4-2 离焦模糊图像的参数估计
• §3-5 图像的噪声及去除方法
• 3-5-1 噪声的特征
• 3-5-2 噪声的分类
• 3-5-3 噪声的去除方法
• §3-6 图像恢复效果评价
• §3-7 本章小结
• 第四章 遗传算法理论
• §4-1 遗传算法简介
• §4-2 遗传算法的基本概念
• §4-3 遗传算法的基本流程
• §4-4 遗传算法的特点
• §4-5 遗传算法的基本理论
• §4-6 遗传算法的基本设计
• 4-6-1 编码
• 4-6-2 适应度函数及尺度变换
• 4-6-3 选择算子
• 4-6-4 交叉算子
• 4-6-4 变异算子
• 4-6-5 遗传算法的终止
• §4-7 本章小结
• 第五章 遗传算法在失真图像复原中的应用
• §5-1 引言
• §5-2 标准遗传算法用于失真图像复原
• §5-3 改进遗传算法用于失真图像复原
• 5-3-1 改进遗传算法用于失真图像复原的基本思路
• 5-3-2 改进遗传算法用于失真图像复原算法流程
• 5-3-3 MATLAB7.0 遗传算法工具箱简介
• 5-3-4 模拟实验及与其他图像恢复方法的比较
• §5-4 模糊方法与遗传算法相结合用于失真图像复原
• 5-4-1 染色体编码与图像模糊特征矩阵
• 5-4-2 模糊适应度函数
• 5-4-3 模糊遗传算法的实现
• §5-5 本章小结
• 第六章 结论
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录