使用遗传算法的图像处理

Question

我想看看 GA 在图像处理中的应用。我不知道如何为任何图像编写适应度函数。假设我有一个灰度图像，不是很清晰，现在如果我继续将我生成的解决方案与这个图片值匹配，那么我的解决方案将如何变得更好，比如更好的清晰度增加对比度/亮度等。

Answer 1

我最喜欢的图像处理中的遗传算法示例是：

http://rogeralsing.com/2008/12/07/genetic-programming-evolution-of-mona-lisa/

它将随机形状演变成类似于蒙娜丽莎的东西。您实际上可以在这里尝试并使用它：

http://www.nihilogic.dk/labs/evolving-images/

你的问题不是很清楚。不过，对于遗传算法来说极其重要的一件事是衡量它的“好”程度。在蒙娜丽莎的例子中，善可以相对容易地衡量，它与实际蒙娜丽莎的接近程度。就您而言，听起来您正试图以某种方式提高图片质量，而无法衡量它的“优点”。

您应该构建一个函数来评估解决方案池并对每个解决方案进行评分。然后相互培育优质的解决方案。不过，对这一切至关重要的是，编写一个评估/评分函数，以便您知道哪些是好的。

对于空气动力学，可以根据重量、阻力、升力等对一组形状进行评分。对于网络设计，可以根据延迟、物理成本、干扰等对布局进行评分。如果您更详细地解释您的问题，我们可能会有所帮助您提出了一组指标来对您的解决方案进行评分。