基于遺傳算法的散焦模煳圖像辨識及恢復(fù)方法

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1、萬方數(shù)據(jù)第26卷第4期v01．26No．4長春師范學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版)J㈣nalofcIm“gchmNormalUnivewity{Natural,Seience2007年8月Aug．2007基于遺傳算法的散焦模糊圖像辨識及恢復(fù)方法楊鑫，高紅(長春師范學(xué)院信息與技術(shù)學(xué)院，吉林長春130032)[摘要】根據(jù)散焦模糊圖像的特點，本文提出了一種使用遺傳算法確定散焦模糊圖像退化模型參數(shù)的方法，給出了該算法的具體步驟，并據(jù)此對模糊圖像進行了恢復(fù)，實驗證明了該方法的可行

2、生。[關(guān)鍵詞】散焦圖像；遺傳算法；圖像恢復(fù)[中圍分類號】TF391[文獻標(biāo)

3、識碼】A[文章編號】1009一178X(2007)04一0092-021引言圖像復(fù)原(hm齡Restoration)是數(shù)字圖像處理中的一個重要分支，也一直是圖像處理中的一個難點。它的主要目的是改善給定的圖像質(zhì)量，利用退化現(xiàn)象的某種先驗知識來重建或恢復(fù)原有圖像。各種退化圖像的復(fù)原都可歸結(jié)為一種過程，具體地說就是把圖畫模型化，并且采用相反的過程進行處理，以便恢復(fù)出原圖像。由于盲目復(fù)原問題的求解很困難，如果可能，我們總是先估計退化函數(shù)，這對許多實際問題是可行的。圖像降晰是一個物理過程，在許多情況下退化函數(shù)可以從物理知識和觀測圖像來辨識，特別

4、是最常見的退化函數(shù)只有有限的幾種，這可以簡化一大類退化函數(shù)辨識的問題，如果退化函數(shù)的類型是未知的，則辨識問題仍然是一個難題。本文對散焦圖像的模糊辨識問題進行了研究，提出了一種基于遺傳算法的散焦模糊半徑辨識方法。其基本原理可概述如下：散焦模糊圖像的退化模型可抽象為一圓盤函數(shù)，其對應(yīng)的圓盤半徑是唯一的退化模型參數(shù)(稱之為模糊半徑)。首先利用模糊圖像的傅立葉變換圖像估計散焦半徑的大致范圍，然后利用遺傳算法進行搜索。確定散焦模糊半徑。根據(jù)本文方法對散焦模糊圖像進行了試驗，結(jié)果表明該方法是可行而且有效的。2散焦模糊退化函數(shù)圖像進行恢復(fù)處理通常需

5、要根據(jù)一定的圖像退化模型來進行，原圖像f(x，Y)與散焦模糊圖像的gx，Y)之間的關(guān)系可以用下式來表示：g(*，Y)=“*，Y)*h(x，Y)4-n(x，Y)其中n(x，Y)為隨機噪聲，h(x，Y)是散焦成像系統(tǒng)的點擴散函數(shù)。幾何光學(xué)的分析表明，光學(xué)系統(tǒng)散焦造成的圖像降晰相應(yīng)的點擴散函數(shù)是一個均勻分布的圓形光斑，退化函數(shù)可以表達為“Ⅵ)：f專鰣∥∥LO其它式中，r是散焦斑半徑，即我們需要辨識的參數(shù)。3散焦模糊半徑的確定3．1散焦模糊半徑的范圍估計根據(jù)散焦模糊圖像的特點，如果降晰圖像的信噪比較高，可以觀測圖像的傅立葉變換在頻域圖上能夠觀

6、察到圓形的軌跡，然后可以從該圖估計散焦半徑的大致范圍。然后通過遺傳算法得到散焦半徑的精確值。3．2使用遺傳算法得到散焦模糊半徑遺傳算法作為一種基于自然選擇和群體遺傳機理的搜索算法，模擬了自然選擇和自然遺傳過程中發(fā)生的繁殖、雜交和突變現(xiàn)象。在利用遺傳算法求解問題時，它將問題的求解表示成“染色體”，即個體，從而構(gòu)成一群“染色體”。并將它們置于問題的“環(huán)境”中，從中選擇出適應(yīng)環(huán)境的“染色體”進行復(fù)制，通過交叉、變異操作產(chǎn)生出新一代更適應(yīng)環(huán)境的“染色體”群，這樣一代一代不斷進化，最后收斂到一個最合適環(huán)境的個體上，求得問題的最優(yōu)解。遺傳算法的主

7、要內(nèi)容有：編碼、初始群體的產(chǎn)生、染色體適應(yīng)度的評價、遺傳操作設(shè)計(選擇、交叉、[收稿日期]2007—03一培[作者簡介]揚鑫(197s一)，女，吉林榆樹人，長春師范學(xué)院信息技術(shù)學(xué)院講師，從事信息技術(shù)研究?！?2·萬方數(shù)據(jù)變異)和控制參數(shù)設(shè)計。用遺傳算法進行散焦模糊半徑的估計，可采用如下方法：(1)染色體編碼。根據(jù)所求的模糊半徑特點，我們采用浮點數(shù)編碼方法。例如，上圖中我們估計散焦模糊半徑的取值范圍為[6，12]，由于計算精度取小數(shù)點后2位數(shù)即可，為達到這個精度要求，每個變量要用6位長的二進制編碼符號串來表示。這是因為9<6／0．01<

8、10，這樣每個個體必須用lO位長的二進制編碼符號串表示。(2)適應(yīng)度函數(shù)。遺傳算法總是將適應(yīng)度較高的個體遺傳下來，本問題將適應(yīng)度函數(shù)取為：mF(Z)蚶；c一8g—h*正9：式中6是個體i代表的推測恢復(fù)圖像，g是觀測到的退化圖像，h為退化過程，*代表卷積，c是目標(biāo)函數(shù)的最大值。通過每一個搜索到的散焦半徑值，可以確定點擴散函數(shù)，通過上式計算該散焦半徑值對應(yīng)的適應(yīng)度值。這樣求取最佳的散焦模糊半徑，可以看成最大化E(6)的過程。這樣，將散焦模糊半徑的辨識問題轉(zhuǎn)化成了遺傳算法的尋優(yōu)問題。(1)選擇合適的參數(shù)。為了減小計算工作量，提高搜索速度，同

9、時又能搜索到最優(yōu)結(jié)果，避免收斂到局部穩(wěn)定點，通過實驗，參數(shù)取下列數(shù)值比較合適。群體個數(shù)取30，交叉概率為0．8，變異概率為0．Ol，運行代數(shù)為100代。(2)遺傳操作。隨機產(chǎn)生30個估計范圍內(nèi)的初始解作為初始群體，計算適