智能算法及其在图像处理中的应用

【摘要】: 随着数字图像处理技术的不断发展和计算机产品的升级，数字图像处理技术已广泛应用于各个领域，为科学进步和生产力发展做出了巨大贡献. 图像处理涉及广泛，包括图像转换，修复，分割，增强，匹配，分类等领域. 智能算法是通过模拟人类智能图像处理技术，自然现象和其他生物种群的进化规律，行为特征和思维方式而形成的一种智能计算方法. 它具有高效且并行的全局优化功能和强大的优化性能. 传统的智能算法包括遗传算法，蚁群算法和粒子群算法. 由于数字图像处理可以看作是解决复杂的非线性问题的过程，而智能算法仍可以对传统算法难以解决的复杂问题取得更好的优化效果，因此智能算法在图像处理中的应用具有广阔的发展前景. 由于传统的单一智能算法存在易于陷入局部最优且收敛精度低的问题，并且将多种智能算法结合使用可以获得更好的优化性能，因此本文首先将甲虫芥末算法（BAS）和布谷鸟算法相结合. 融合（CS）形成优化性能更好的新型混合智能算法（BAS-CS），然后将该算法分别应用于图像修复，图像分割和图像匹配领域，取得了良好的优化效果. 主要工作和创新如下: （1）将长角晶须算法和布谷鸟算法相结合，形成一种新的混合智能算法（BAS-CS），并在基准优化的5个标准测试功能上对该算法进行了测试. 性能进行了测试.

实验结果表明，与甲虫晶须算法，粒子群算法和布谷鸟算法相比，BAS-CS算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度，克服了BAS算法对局部优化的脆弱性. ，提高了BAS算法的收敛精度. （2）提出了一种基于BAS-CS的Criminisi图像恢复算法. 针对Criminisi算法修复速度慢，优先级可靠性差的问题，首先通过引入等照度曲率，拉普拉斯算子和动态调整因子，提高了优先级的可靠性和鲁棒性. 然后将修复后的块与匹配的块之间的平方误差之和（SSD）用作BAS-CS算法的目标函数. 最后，使用BAS-CS算法搜索目标函数的最优解. 实验结果表明，该算法提高了图像修复的质量和效率，具有很好的通用性和应用前景. （3）将BAS-CS算法应用于图像分割领域. 分别讨论了基于BAS-CS的二维Otsu阈值分割方法和基于BAS-CS的三维Otsu阈值分割方法. 首先智能图像处理技术，将二维Otsu阈值分割方法和三维Otsu阈值分割方法与灰度形态学相结合，形成二维灰度Otsu模型和三维灰度Otsu模型. 然后分别使用二维灰色Otsu模型和三维灰色Otsu模型. 灰色Otsu模型用于设计BAS-CS算法的目标函数；最后，利用BAS-CS算法对目标函数进行优化.

实验结果表明，该算法提高了噪声的鲁棒性，在提高分割效率的同时提高了分割效率，并且具有较强的通用性. （4）将BAS-CS算法应用于图像匹配领域，提出了一种基于BAS-CS的图像匹配算法. 首先使用灰度形态对图像进行预处理，以减少噪声对匹配精度的影响；然后使用归一化互相关函数（NCC）设计BAS-CS算法的目标函数；然后使用BAS-CS算法搜索目标函数的最优解. 最后，通过对无噪声图像和含噪声图像的匹配实验，验证了该算法的有效性和优越性. 实验结果表明，与传统的归一化互相关算法（NCC）相比，该算法对噪声的鲁棒性强，在匹配效率和匹配精度上均取得了较好的结果，具有较好的研究和应用价值. >

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