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文档简介

在图像匹配中的应用图像匹配是图像处理中一个重要的课题,在计算机视觉、运动目标跟踪与识别、序列图像压缩中运动补偿、医学图像处理等领域有广阔的应用前景.在对图像的理解中,匹配技术起着重要的作用,是实现图像理解的基础。下面介绍一种基于遗传算法的图像校准函数辨识方法。假设灰度图像A上一点（x，y）的灰度为A（x，y）。定义下面的非线性变换：经过以上变换，得到图像A’。现在要考虑的是确定系数a0，a1，a2，a3，和b0，b1，b2，b3，使图像A’与歪斜图像B之间的误差最小，则我们根据获得的变换图像推断歪斜图像B中发生了变化的部分。将遗传算法应用于变换函数的辨识，考虑对系数(a0,a1,a2,a3,b0,b1,b2,b3)进行个体染色体编码，个体的适应度可根据其系数计算变换后图像A’与歪斜图像B之间的误差进行评价，误差值可按下式计算。个体的误差值越小，则其适应度越大。由于未考虑歪斜图像灰度的变化（除局部的变化外），在对于歪斜之外的变化很大的场合，用这种方法进行图像校准是不合适的。4.遗传算法在图像处理中的问题及发展方向（1）遗传算法用于图像增强技术能够很好的达到预期效果，但是在时间上进行考量，目前的方法在寻找最优解方面速度好比较慢，可以考虑在运算过程中使用并行遗传算法，是未来遗传算法在这个领域的发展方向。（2）在图像恢复技术中，遗传算法的计算量相对较大，而且解不止一个，未来要在编码技术上多投入精力，解决遗传算法早熟的问题。（3）遗传算法在图像重建过程中还没能形成一个成熟的算法，目前拥有的算法都具有一些问题，如速度较慢，处理出的图像边缘不清晰等，需要进行更多有效的探索。（4）在图形压缩技术方面，由于遗传算法在寻找最优解和分形计算时间上具有一定的优势，但是控制参数一般都是经验获得的，如何自适应的控制这些参数是未来发展的趋势，也是增强压缩和解码质量的一个重要手段，遗传算法与分形结构的结合具有良好的发展前景。参考文献[1].张元亮,郑南宁,贾天旭.基于遗传算法的分形图像压缩[J].信息与控制,1998,27(6)：469~474[2].田莹，苑玮琦.遗传算法在图像理解中德应用[J].中国图像图形学报，2007.12（3）：389~396[3].杨云，杨阳.图像处理过程中遗传算法的应用[J].计算机光盘软件与应用，3013.4（1）：112~113[4].侯格贤,吴成柯.一种利用遗传算法的快速匹配算法[J].西安电子科技大学学报,1998,25(4):450~453.[5].SuganthanPN.Structuralpatternrecognitionusinggeneti

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