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基于遗传算法的图像重建

news 2025/8/23 13:02:04

图像重建涉及从图像的有限信息中恢复出可能丢失或受损的信息。使用遗传算法进行图像重建的一般思路是调整某些参数或者操作，以使得图像的质量或者特定的性能指标最优化。

以下是一个简单的图像重建的遗传算法示例，以模拟重建一个被模糊的图像。

图像重建遗传算法示例：

问题定义：

假设我们有一张被模糊的图像，我们的目标是通过调整图像的某些参数来进行重建。

个体表示：

个体可以表示为一个包含图像重建参数的向量。例如，可以调整图像的模糊程度、噪声水平等参数。

适应度函数：

适应度函数用于评估每个个体（图像重建方案）的质量。适应度函数可以考虑模糊度减小、对比度增强等因素。

初始化种群：

随机生成一组个体，每个个体包含一个图像重建参数向量。

遗传算法操作和迭代优化：

选择操作： 根据适应度函数的值选择个体。
交叉操作： 通过交叉两个个体的参数生成新的个体。
变异操作： 对个体的参数进行随机变异。

示例代码：

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt# 1. 问题定义
# 重建被模糊的图像# 2. 个体表示
# 个体表示为一个包含图像重建参数的字典
def generate_individual():return {'blur_kernel_size': int(np.random.choice(range(1, 12, 2))),'noise_level': np.random.uniform(0, 10)}# 3. 适应度函数
# 适应度函数用于评估图像重建方案的质量
def fitness(individual, blurred_image):ksize = (int(individual['blur_kernel_size']), int(individual['blur_kernel_size']))# 确保 ksize 是正奇数ksize = (max(ksize[0], 1), max(ksize[1], 1))# 将 ksize 调整为正奇数ksize = (ksize[0] + 1 if ksize[0] % 2 == 0 else ksize[0], ksize[1] + 1 if ksize[1] % 2 == 0 else ksize[1])reconstructed_image = cv2.GaussianBlur(blurred_image, ksize, 0)mse = np.mean((blurred_image - reconstructed_image) ** 2)return -mse  # 负均方误差，因为我们希望最大化适应度# 4. 初始化种群
population_size = 20
population = [generate_individual() for _ in range(population_size)]# 5. 遗传算法操作和迭代优化
generations = 50
blurred_image = cv2.imread('icon.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)for generation in range(generations):# 计算适应度fitness_values = np.array([fitness(individual, blurred_image) for individual in population])# 选择操作normalized_fitness = (fitness_values - np.min(fitness_values)) / (np.max(fitness_values) - np.min(fitness_values))normalized_fitness /= np.sum(normalized_fitness)  # Normalize to ensure the sum is 1# Ensure normalized_fitness is not all zeros (avoids division by zero)if np.sum(normalized_fitness) == 0:normalized_fitness = np.ones_like(normalized_fitness) / len(normalized_fitness)# 选择操作selected_population_indices = np.random.choice(range(population_size), size=population_size, replace=True, p=normalized_fitness)selected_population = [population[i] for i in selected_population_indices]# 交叉操作offspring = []for i in range(population_size // 2):parent1, parent2 = np.random.choice(selected_population, size=2, replace=False)crossover_point = np.random.randint(1, len(parent1))child = {key: parent1[key] if np.random.rand() < 0.5 else parent2[key] for key in parent1.keys()}offspring.append(child)# 变异操作mutated_offspring = [{key: individual[key] + np.random.normal(scale=1) for key in individual.keys()} for individual in offspring]# 替代操作population = mutated_offspring# 输出最优解if population:best_individual_index = np.argmax(fitness_values)best_individual = population[best_individual_index]print(f"Generation {generation + 1}, Best Fitness: {fitness(best_individual, blurred_image)}")# 输出最终的最优解
if population:print("\nBest Solution:")print(best_individual)# 重建图像并显示reconstructed_image = cv2.GaussianBlur(blurred_image, (best_individual['blur_kernel_size'], best_individual['blur_kernel_size']), 0)plt.figure(figsize=(10, 5))plt.subplot(1, 2, 1), plt.imshow(blurred_image, cmap='gray'), plt.title('Blurred Image')plt.subplot(1, 2, 2), plt.imshow(reconstructed_image, cmap='gray'), plt.title('Reconstructed Image')plt.show()
else:print("No valid solution found.")