改进遗传算法在图像恢复中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 图像恢复的研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 研究目标和主要内容 | 第10-11页 |
| 2 图像恢复的基本原理 | 第11-17页 |
| 2.1 图像恢复的基本概念 | 第11页 |
| 2.2 图像恢复过程模型 | 第11-12页 |
| 2.3 经典的图像恢复方法 | 第12-14页 |
| 2.3.1 维纳滤波法 | 第12-13页 |
| 2.3.2 Lucy-Richardson滤波法 | 第13页 |
| 2.3.3 盲去卷积法 | 第13-14页 |
| 2.4 噪声模型及去噪方法 | 第14-16页 |
| 2.4.1 高斯噪声模型 | 第14页 |
| 2.4.2 瑞利噪声模型 | 第14-15页 |
| 2.4.3 脉冲噪声模型 | 第15页 |
| 2.4.4 常用的去噪方法 | 第15-16页 |
| 2.5 图像恢复质量评估 | 第16-17页 |
| 3 遗传算法 | 第17-26页 |
| 3.1 遗传算法的基本概念 | 第17-18页 |
| 3.2 遗传算法的操作步骤 | 第18-22页 |
| 3.2.1 编码 | 第18页 |
| 3.2.2 初始化群体 | 第18-19页 |
| 3.2.3 确定适应度函数 | 第19页 |
| 3.2.4 遗传算子 | 第19-21页 |
| 3.2.5 选择控制参数 | 第21页 |
| 3.2.6 停止条件 | 第21页 |
| 3.2.7 基本流程 | 第21-22页 |
| 3.3 遗传算法的数学理论 | 第22-26页 |
| 3.3.1 模式定理 | 第22-24页 |
| 3.3.2 隐含并行性 | 第24-25页 |
| 3.3.3 欺骗问题 | 第25页 |
| 3.3.4 收敛性 | 第25-26页 |
| 4 改进遗传算法在图像恢复中的应用 | 第26-36页 |
| 4.1 遗传算法用于图像恢复的优劣 | 第26-27页 |
| 4.2 标准遗传算法用于图像恢复 | 第27-31页 |
| 4.2.1 实数编码 | 第27页 |
| 4.2.2 个体适应度函数 | 第27-28页 |
| 4.2.3 遗传算子 | 第28-29页 |
| 4.2.4 参数设置 | 第29-31页 |
| 4.3 基于改进遗传算法的图像恢复方法 | 第31-36页 |
| 4.3.1 预处理初始化种群 | 第31-32页 |
| 4.3.2 组合选择 | 第32页 |
| 4.3.3 均匀块状交叉 | 第32-33页 |
| 4.3.4 均值块状变异 | 第33页 |
| 4.3.5 动态调整机制 | 第33-36页 |
| 5 实验分析 | 第36-45页 |
| 5.1 软件设计 | 第36-38页 |
| 5.2 仿真实验 | 第38-44页 |
| 5.2.1 高斯噪化图像的恢复 | 第38-40页 |
| 5.2.2 运动模糊图像的恢复 | 第40页 |
| 5.2.3 随机噪声模糊图像的恢复 | 第40-41页 |
| 5.2.4 实际模糊图像的恢复 | 第41-44页 |
| 5.3 结论 | 第44-45页 |
| 6 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 总结 | 第45页 |
| 6.2 展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
