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📋📋📋 本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🌈3 Matlab代码实现
🎉4 参考文献
💥1 概述
文献来源：
生物的进化普遍遵循达尔文的”物竞天择、适者生存”的准则,即通过个体之间的选择、交叉和变异来适应自然环境。进化算法就是仿效生物界进化过程的新型优化方法,不依赖与问题的具体特征,具有通用、简单、并行处理等优点,因此被认为是对21世纪的计算机技术有重大影响的关键技术。 差分进化算法提出时间较晚,但其以较强的全局收敛能力、鲁棒性和稳定性迅速成为进化算法领域的研究热点。差分进化算法保留了基于种群的全局搜索策略,采用实数编码、基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略,降低了进化操作的复杂性。差分进化算法作为一种高效、简单的并行优化算法,对其进行理论和应用研究具有重要的学术意义。 本文通过对差分进化算法理论基础的研究,针对不同应用问题给出了不同的改进算法。使用差分进化算法解决图像分割问题,并与最大类间方差法作比较分析,试验证明可节省大量时间。在含噪音图像分割问题中,本文使用二次探索改进差分进化算法,提高了算法在进化后期的搜索能力,改善了图像分割的视觉效果。 图像恢复问题是图像处理的重要问题之一。图像恢复问题的主要难点图像信息大,处理速度慢。因此,本文借助差分进化算法的收敛速度快、算法稳定等优点进行图像恢复。在图像恢复过程中算法结合图像特点,随机选取窗口进行交叉和变异操作,取得了较好的结果。
📚 2 运行结果
部分代码：
generationAtBestFit = [0 0];%stores generation and best fitness
spaceSize = size(searchSpace, 1);
totalPixels = sum(searchSpace);
normProba = searchSpace ./ totalPixels;%normalized probabilities
if thresh < 1 || thresh > spaceSize, disp(‘Thresholds should be in a range of 1 to 256’);return;end
%—–Get an initial Fitness
[fitnessX, X] = OtsuFitness(X, spaceSize, totalPixels, normProba);
[val, fittest] = max(fitnessX);
for gen = 1:generations
%—–Mutation and crossover
for p = 1:population
%don’t mutate or crossover the one with best fitness
if fittest == p, U(:, p) = X(:, p);continue;end
%Select three vectors for mutation
randX = linspace(1, population, population);randX(p)=[];
px1 = ceil(rand(1,1)numel(randX));x1 = randX(px1);randX(px1)=[];
px2 = ceil(rand(1,1)numel(randX));x2 = randX(px2);randX(px2)=[];
px3 = ceil(rand(1,1)numel(randX));x3 = randX(px3);
mutant = X(:, x1) + round(vBeta.(X(:, x2) – X(:, x3)));
%—Crossover (will always happen if threshold is 1)
chk = rand(thresh, 1);
chk(ceil(rand(1) * thresh)) = 0;%one compulsory crossover
bothSame = 0;
if mutant == X(:, p), bothSame = 1; end
for cross = 1:thresh
%if vectors end up being exactly similar, re-generate randomly
if bothSame==1, mutant(cross, 1) = floor(minThresh + (maxThresh – minThresh) * rand(1));continue;end
if chk(cross)
%—DE completed. Now display data
fprintf(‘mean: ‘);
mean(runtime)
fprintf(‘standard deviation: ‘);
std(runtime)
fprintf(‘fastestGenerationForBestFitness=%d\n’, fastestGenerationForBestFitness);
fprintf(‘Best fitness achieved until now=%f with thresholds ‘, bestFitnessAmongTrials);
disp(bestThresholdAmongTrials’);
%—–Display multithresholded images of each vector
figure(figNum);clf;figNum=figNum+1;
T = I;
for j = 1:thresh+1
if j == 1,%first bunch
T(I < bestThresholdAmongTrials(j)) = minThresh-1;%0
else
if j > thresh,%last bunch
T(I >= bestThresholdAmongTrials(j-1)) = maxThresh-1;%255
else%everything else
T(I >= bestThresholdAmongTrials(j-1) & I < bestThresholdAmongTrials(j)) = bestThresholdAmongTrials(j-1);
end
end
end
imshow(T);
title(‘Best thresholded image’);
%—–Display fitness graph
figure(figNum);clf;figNum=figNum+1;
plot(linspace(1, gen, gen), fitStore);
xlabel(‘Generation’);ylabel(‘Fitness’);title(‘Fitness over time’);
🌈 3 Matlab代码实现
🎉4 参考文献
部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。
[1]赵艳丽. 差分进化算法在图像处理中的应用研究[D].中国石油大学,2010.
Original: https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/128306684
Author: 荔枝科研社
Title: 差分进化算法在图像处理中的应用研究(Matlab代码实现）
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