人工智能图像信息处理是什么（人工智能算法在图像处理中的应用）

人工智能图像信息处理是什么（人工智能算法在图像处理中的应用）(5)交叉:随机选择两个用于繁殖下一代的个体的相同位置，在选中的位置实行交换。 (4)选择:根据适应度大小选择优秀个体繁殖下一代，适应度越高，选择概率越大。 (1)编码:定义问题的解空间到染色体编码空间的映射，一个候选解(个体)用一串符号表示。 (2)初始化种群:在一定的限制条件下初始化种群，该种群是解空间的一个子空间。 (3)设计适应度函数:将种群中的每个染色体解码成适于适应度函数的形式，计算其数值。

人工智能算法在图像处理中的应用 人工智能算法包括遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法和粒子群算法等，在图像边缘检测、图像分割、图像识别、图像匹配、图像分类等领域有广泛应用。本文首先介绍常用人工智能算法的的原理和特点，然后将其在图像处理方面的应用进行综述，最后对应用前景做出展望。

人工智能算法是人类受自然界各种事物规律(如人脑神经元、蚂蚁觅食等)的启发，模仿其工作原理求解某些问题的算法。随着计算机技术的发展，人工智能算法在图像处理方面得到广泛应用。当前流行的人工智能算法包括人工神经网络、遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群算法等。

1 人工神经网络 人工神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，达到处理信息的目的，具有自组织、自学习、自推理和自适应等优点。 神经网络可用于图像压缩，将图像输入层和输出层设置较多节点，中间传输层设置较少节点，学习后的网络可以较少的节点表示图像，用于存储和传输环节，节约了存储空间，提高的传输效率，最后在输出层将图像还原。学者Blanz和Gish提出一个三层的前馈神经网络图像分割模型，Babaguchi提出多层BP网络获取图像的分割阈值，Ghosh使用神经网络对大噪声的图像进行分割。J.Cao使用PCA神经网络提取图像特征来对图像进行分类，B.Lerner用神经网络对人类染色体图像进行分类。神经网络还可与小波变换相结合(MCNN)对手写体数字进行多分辨率识别。

2 遗传算法 遗传算法(Genetic Algorithm，GA)是模拟生物进化论的自然选择和遗传学进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程随机搜索最优解的方法，体现了适者生存、优胜劣汰的进化原则，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，具有并行性和较强的全局寻优能力。 遗传算法把问题的解表示成染色体，求解步骤如下:

(1)编码:定义问题的解空间到染色体编码空间的映射，一个候选解(个体)用一串符号表示。

(2)初始化种群:在一定的限制条件下初始化种群，该种群是解空间的一个子空间。

(3)设计适应度函数:将种群中的每个染色体解码成适于适应度函数的形式，计算其数值。

(4)选择:根据适应度大小选择优秀个体繁殖下一代，适应度越高，选择概率越大。

(5)交叉:随机选择两个用于繁殖下一代的个体的相同位置，在选中的位置实行交换。

(6)变异:对某个串中的基因按突变概率进行翻转。

(7)从步骤4开始重复进行，直到满足某一性能指标或规定的遗传代数。

GA在图像分割领域应用最为成熟，只要有两种应用，一是在多种分割结果中搜索最佳分割结果，二是搜索图像分割算法的最优参数，如用来确定图像最佳分割阈值。Jin Cong等使用最小误差概率做为适应度函数来搜索图像最佳分割阈值，Lee SU将GA用于分割阈值计算，提高了分割效率，Bhanu使用GA在多个分割参数空间中搜索最优分割参数，提出了动态环境中图像分割系统，大大提高了环境适应性，Jiang Tian-zhi使用GA搜索最优细胞轮廓模型参数，对高噪声细胞图像进行分割，Chun Dae N使用GA对灰度图像的区域进行1/3页模糊测量，搜索一最佳区域。GA在图像增强方面的应用主要是搜索最优或次优控制参数的过程。GA在图像恢复中的应用主要解决高噪声图像的恢复。在图像压缩中，GA能有效解决分形压缩的最优匹配问题，提高了压缩比和精度，可用于低比特率的图像压缩。GA在图像匹配方面的应用主要解决速度问题，通过减少搜索位置的数量来减少计算量，提高效率。

3 蚁群算法 蚁群算法(Ant Colony，AC)是Dorigo于1992年提出，是一种在图中寻找最优路径的概率型算法，其灵感来源于蚂蚁觅食，通过在所经路径上留下信息素来相互传递信息，信息素浓度较高的线路就会吸引更多的蚂蚁，经过多次迭代，蚂蚁就能找到蚁巢到食物的最短路径，该算法具有并行性、强鲁棒性、正反馈性和自适应性，能用于解决大多数优化问题，在图像分割、边缘检测、分类、匹配、识别等领域有重要应用。 韩彦芳等提出了基于模糊聚类和蚁群算法相结合的图像分割，通过设置启发式引导函数和初始聚类中心减少算法迭代次数，提高了分割效率，曹占辉等提出了基于蚁群算法的二维最大熵分割方法，大大提高了收敛速度，杨立才等提出了一种基于蚁群算法的模糊C均值聚类图像分割方法。苗京等将蚁群算法应用于动态模糊聚类提出图像边缘检测方法，张景虎等提出一种新的基于蚁群算法的CT图像边缘检测方法，有较高精度和适应性。王树根等提出基于蚁群算法的遥感图像分类方法，毛力等用分类蚁群模型对图像进行自动分类，李峰等将蚁群算法和小波理论相结合对纹理图像进行分类。张石等将蚁群算法和遗传算法相结合用于医学图像的配准，效率较高。燕忠等将蚁群算法和支持向量机结合应用于男女人脸识别系统，取得良好效果，毕晓君等根据图像纹理特征，使用蚁群算法对硬币进行识别。赵德平等提出基于蚁群算法的分形图像的自动分类算法，李海芳等蚁群算法应用于图像检索中，对图像情感进行聚类分析，段海滨等将蚁群算法应用于多模板图像融合中。

4 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)是由N.Metropolis于1953年提出，是基于Monte-Carlo迭代策略的一种随机寻优算法，来源于物理中固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小，SA具有全局优化性能，在工程中得到广泛应用。模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。 模拟退火的基本思想:

(1)初始化:初始温度T(充分大)，初始解状态S(是算法迭代的起点)，每个T值的迭代次数L;

(2)对k=1，……，L做第(3)至第6步;

(3)产生新解S′;

(4)计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价函数;

(5)若Δt′0，然后转第2步。

付宇光等使用SA解决了图像配准中的连续变量全局优化问题，通过基于点的配准方法，实现了时间序列脑功能图像的高精度配准，王罡等将SA应用于图片优化排版系统中，赵于前等针对多阈值图像分割Otsu算法计算量过大的问题，提出了基于SA的阈值选取方法，大大提高了图像分割速度，周龙等使用SA对模糊C均值聚类算法进行改进，应用于粮虫图像分割中，取得较好效果，安建慧等将模拟退火算法应用于图像中汉字的识别中，取得满意结果，李晓年将模拟退火算法与遗传算法相结合应用在地图自动着色系统中，刘凌子将模拟退火算法与粒子群算法相结合应用于图像处理中，邓平等使用模拟退火算法对图像进行自适应滤波，取得良好效果。

5 粒子群优化算法 粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)是一种进化计算技术，源于对鸟群2/3页捕食的行为研究，在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得最优解。同遗传算法类似，是一种基于迭代的优化算法。系统初始化为一组随机解，通过迭代搜寻最优值，但它没有遗传算法用的交叉和变异，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整，广泛应用于函数优化、神经网络、模糊控制等领域。

目前大多数人工智能算法还不是特别成熟，还在不断的完善，而且随着科学的发展还会有更多的智能算法被发现，其在图像处理方面的应用也在不断深化，将多种智能算法进行融合将是一个重要的发展方向。