我也是图像处理和 GA 的新手。搜索后，我了解了 GA 的工作原理。现在我有一种情况，我必须在图像上应用 GA。当我搜索它时，我无法弄清楚种群和染色体是什么......但是无论我在哪里搜索，他们都说将一维或二维数组作为染色体并找到它的适应度值。我发现很难理解这些声明。请帮我定义初始种群（是整个图像还是图像的任何部分？以及染色体。感谢任何帮助。
【问题讨论】：
据我了解，您在术语上有问题：染色体是您用来探索解决方案空间的个体，种群是这些染色体（个体）的集合。
在 GA 中，您可以将解决方案表示为字符串。在您的情况下，解决方案将是一个可能由像素组成的图像。
您可以将这些像素视为图像的 DNA。因此，那个 DNA 就是你的图像“染色体”。换句话说，染色体是图像中的像素序列。
现在，如您所知，在 GA 中，您将选择、交叉和变异结合起来（希望）为您的问题获得更好的解决方案（例如更好的图像）。
要应用这 3 个运算符，您需要一个总体，即一组染色体，您将对其进行随机采样、组合和变异。完成这 3 个操作后，您将获得一个新的种群，通常会替换旧的种群。
我希望这可以澄清。
如果您想演化多个图像（或者更好：这取决于），则为每一行使用一个“染色体”并不完全正确。您必须将您的个体（图像）视为单染色体（人类有许多染色体，但在 GA 和 GP 中通常每个个体只有一个）。
层次结构是：
基因是你认为最小的可变单元。因此，例如，如果您的突变操作可以一次更改单个像素，则您的基因将是像素（对于 256x256 图像，您将获得 65536 个基因）。
您也可以将整行用作基因，这样，一条染色体将由 256 个基因组成，每个基因将是一个 256 像素的数组。通常这意味着你不能使用交叉来打破单行，但交叉会混合两个图像的行。
您选择的基因取决于您的应用。您还可以将 256x256 RGB（24 位）图像表示为 256*256*3 字节的染色体，其中每个基因是一个字节或 256*256*24 位，其中每个基因是一个位。
决定你可以将什么用作基因是你如何定义一个变化可以有多小，以及当你进行交叉时你可以在哪里切割染色体。
遗憾的是，术语并没有一个独特的愿景。许多科学家对什么是“基因”、什么是“基因组”或如何定义“适应度”函数有不同的看法。无论如何，你只需要学习基本概念：以后将它们映射到名称会更容易，不用担心:)
你可能想看看这个：http://www.boente.eti.br/fuzzy/ebook-fuzzy-mitchell.pdf
【讨论】：
您打算用什么来增强图像？如果您要应用过滤器、模糊等操作。那么染色体可以具有此类操作的参数：过滤器类型、内核大小，您甚至可以对内核的所有值进行编码。您也可以使用 GP 代替 GA：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.112.4452&rep=rep1&type=pdf
【讨论】：
GA 是全局优化启发式。首先，您应该清楚自己将优化什么。形成初始种群的一种方法是生成随机个体。
【讨论】：