差分进化简介及实现
算子课上我讲的PPT，主题是查分演化计算，用到了变异算子，交叉算子和选择算子。复盘分析差分进化与遗传算法相似，这一点，对遗传算法稍微了解的人都会有这样的疑问。该PPT未对二者的区别和联系进行分析。我对二者都有一定的了解，并做过二者的简单实现，理应在这方面做出思考。遗憾的是，演讲结束后，老师问到这个问题，我没有做出较好的回答。介绍完算法的原理后，举了一个非凸函数寻优的例子，并且展示了函数的3D图像和最优函数值演变曲线，这一点很好。介绍图像时，首先要介绍坐标轴的含义和单位，这一点没有照顾好。很明显的一个缺陷是： 缺少该算法在工业上的应用实例。让人感觉该算法只存在于纸面上，却无实际应用价优化问题和近似最优解差分演化算法CONTENTS引言ρ优化问题是一种以数学为基础,用于求解各种工程问题基本原理的应用技术。应用实例优缺点ρ绝大多数的工程问题的求解都可以转换为优化问题,算法改进但是部分问题属于NP问题,很难找到解析解,比如:0研完点1背包、组合优化问题、任务指派等。某些情况下,退而求其次,找到近似最优解即可。针对优化问题的近似解求解,目前已成为了当前一个热点研究方向,催生出一系列的智能算法。智能算法的研究差分演化算法CONTENTS◎1975年: J Holland根据生物进化过程提出了遗传算引言法基本原理ρ1982年: Kirkpatrick模拟冶金学的退火过程提出了模拟应用实例退火算法。优缺点算法改进◎1991年: dorigo.M根据蚂蚁觅食的群体行为提出了蚁研完点群算法。◎1995年: Kennedy根据鸟类觅食的群体行为提出了粒子群算法。ρ1997年: Rainer storr和 Kenneth price.在遗传算法等进化思想的基础上,提出了差分进化算法( DifferentialEvolution, DE差分进化算法简介差分演化算法CONTENTS引言由 Rainer storn和 Kenneth price在1997年为求解切比雪基本原理夫多项式而提出。应用实例优缺点◎是一种随机的并行直接搜索算法,它可以对非线性、不算法改进可微、连续空间函数进行最小化,以其易用性、稳健性研完点和强大的全局寻优能力在多个领域取得成功。◎应用:在约東优化计算、聚类优化计算、飞线性优化控制、神经网络优化、滤波器设计、阵列天线方向图综合等参考文献差分演化算法CONTENTSE Storn, Rainer and Price, Kenneth. Differential evolution引言a simple and efficient heuristic for global optimization over基本原理continuous spaces. Journal of global optimization, 1997应用实例优缺点国杨启文,蔡亮,薛云灿.差分进化算法综述.模式识别与人算法改进工智能,2008研完点圖王培崇,钱旭,王月,虎晓红.差分进化计算研究综述.计算机工程应用,2009E Das, Swagatam and Suganthan, Ponnuthurai Nagaranam. Differential evolution: a survey of the state-of-the-artEvolutionary Computation, IEEE Transactions on, 2011优化问题表示差分演化算法左图是两个参数的函右侧是最优化问题的形式化CONTENTS数的3D图像,可以描述。第一行是目标函数,引基本原理将xy平面的矩形作为表示求函数极小值;然后是应用实例解空间,优化问题就约束条件。优缺点是从解空间中搜索最算法改进大最小值研完点min f(x1, x2st.x;∈[L;,U1≤j≤算法框架差分演化算法迭代过程CONTENTS引种群初始化变异交叉选择基本原理应用实例优缺点种群初始化在解空间中随机、均匀地产生M个个体,每算法改进个个体由n个染色体组成,作为第0代种群,标记为研完点X(0)=(x;1(0),x12(00i=1.2..…,M◎变异、交叉、选择三步操作迭代执行,直到算法收敛。第g次迭代的第i个个体标记为X(g)=(x;1(g),x;2(g),…,x1n(g)1.2.M种群初始化差分演化算法在n维空间里随机产生满足约束条件的M个染色体,第i个染色体的第个维取值方式如下rand(0,1)产生0到1的均匀分布CONTENTS的随机数):引基本原理;(0)=L+mnd(0,1)(U,-L)应用实例M优缺点算法改进研完点均匀分布随机分布聚群分布变异算子差分演化法在第8次迭代中,对个体X(g)=(x18,x12(g),…,xn(g),从种群中随机选择3个个体Xn1(g),X12(g),Xp3(g),且p1≠p2≠CONTENTS13≠i,则引H(g)=Xn1(g)+F.(Xn2(g)-X3)基本原理应用实例其中△p2,n3(8)=Ⅹn2(g)-X(8)是差分向量;F是缩放因子,优缺点用于控制差分向量的影响力算法改进研完点F(xm-x,:)0
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图像拼接 综述与算法综述
图像拼接的综述、各种算法描述，算是对自己学习的一个交代均值滤波的方法是,对将处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其邻近的若干像素组成,用模板中像素的均值来替代原像素的值。②中值滤波——中值滤波是基于排序统计理论的—种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。它的核心算法是将模板中的数据进行排序,这样,如果一个亮点(暗点)的噪声,就会在排序过程中被排在数据序列的最右侧或者最左侧,因此,最终选择的数据序列中见位置上的值一般不是噪声点值,由此便可以达到抑制噪声的目的这部分的算法很成熟,在FPGA上的实现也很多,也可以比较方便地找到参考算法的实现。12图像配准其实是四个要素的组合,即:1.选定特征空间——特征空间是由参与匹配的图像特征构成。特征可以为图像的灰度特征,也可以是边界、轮廓、显著特征(如角点、线交叉点、高曲率点)、统计特征(如矩不变量、中心)、高层结构描述与句法描述等;这儿其实是定义了配准的空间范围;2.相似性度量——评估待匹配特征之间的相似性,它通常定义为某种代价函数或者是距离函数;这儿是定义需要选定的某种算法3.搜索空间——待估计参数组成的空间就称为搜索空间。也就是说,搜索空间是指所有可能的变换组成的空间,这儿其实是定义了搜索算法的空间复杂度4.搜索策略—搜索策略是指用合适的方法在搜索空间中找出平移、旋转等变换参数的最优估计,使得相似性度量达到最大值,这儿其实是定义了搜索算法的时间复杂度;121基于区域的配准方法基于区域的配准方法——不检测图像中的特征,直接使用窗口或者整幅图像来进行配准从待拼接图像的灰度值出发,对待配准图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法计算其灰度值的差异,对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度,由此得到待拼接图像重叠区域的范围和位置,从而实现图像拼接。也可以通过FFT变换将图像由时域变换到频域,然后再进行配准。对位移量比较大的图像,可以先校正图像的旋转,然后建立两幅图像之间的映射关系。总而言之,有很多不定,已经不是现在主流的研究方向。评价:基于区域的方法实现简单,应用范围较窄,它的局限性来源于它的基本思想。◇首先,它使用的矩形窗口只适用于配准平移变换的图像,如果图像有更复杂的变形,矩形奁口就不能覆盖参考图像和待匹配图像中的同一场景区域;◇另外,它依赖于窗口中的图像内容,当窗口中图像內容平滑而没有显著细节时,很容易引起与其他平滑区域的错误匹配。◇再次,在最优变换的搜索过程中往往需要巨大的运算量,且对噪声的影响和对比度的差异很敏感,鲁棒性不强。22基于特征的配准方法基于特征的图像配准方法有很多基本形式及其改进,其总体特点是:不直接利用图像像素值,而是通过像素值导出图像内容最抽象的描述和符号特征,并用此特征为匹配模板,查找几幅待配准图像的灰度局部最大值点、边界边缘轮廓、边缘点、边缘线段、组织(纹理)结构、角、顶点、拐点、交叉点、线段、封闭曲线等低级对应特征点及利用特征图像关系图等高级特征,构造方程组,通过数值计算得到变换数来进行图像对齐,进而确定两者的匹配位置,实现特征点、特征线段等的拼接,并且可以提高计算速度。基于特征的配准方法,一般分为四个步骤1.特征检测——从图像中检测出显著且独特的图像特征,包括闭合区域、直线段边缘、轮廓、点。2.特征匹配——相似性度量,确定图像之间特征的对应关系,又分为如下几小类)使用空域关系的方法②使用不变描述符的方法、③松弛方法、④金字塔和小波的方法3.变换模型的估计——变换函数选择和函数参数估计4.图像变换和重采样——可以通过前向或后向的方式来实现,插值的方法有最近邻插值、双线性插值、双三次函数插值、二次样条插值、三次B样条插值、高阶B样条插值评价基于特征的方法普遍适用于局部结构信息比灰度信息更显著的情况,能够处理图像之间复杂变形的情况,不足之处是特征检测困难且不稳定,最关键的一点是需要有一种判别力很强的、鲁棒的且对图像之间变化保持不变的特征匹配算法。13图像再投影基本方法:需要选择一个合成面,如果仅仅是只有几张图像进行拼接,一个普遍的方法是选择其中的一幅图像作为参考图像,然后把所有其他的图像都进行扭曲变形到参考图像的坐标系上去,这样合成的结果称为平面全景图,这是一个透视投影变换。为了减少投影失真,平面投影→圆柱面投影→球面投影→立方体投影13.1平面再投影选其中某一张图像为参考图像,然后把所有其它的图像进行扭曲变形,从而变换到参考图像的坐标系中去。由于这种模型本质上还足透视投影,因此图像在扭曲变形之后直线仍然还是直线。对丁大视场的图像拼接,平面投影方法会使得最终拼接图像在边缘出现扭曲过大的情况。在实际,当视场接近或超过90时,平面投影的拼接图像会有很大的失真。132柱面再投影圆柱面再投影非常适合于相机绕单一轴线旋转所得到的图像序列拼接,在这种情形下.在不同旋转角度得到的图像由完全的水平位移相关联。这一点很有意义,因为它避免了复杂的单应变换的计算,而且输出得到的图像没有平面再投影存在的扭曲。相反,场景中的直线被映射为正弦曲线。但是,这种方法需要对相机进行预先的标定,计算出相机的焦距和光心的偏移半标。133球面再投影球面再投影的优点是可以实现任意角度的旋转,但缺点是由于每个球面图像有多个相邻图像,因此在球面再投影中图像求交定位比较困难,而且很难找到一个与球面相对应且易于存取的数据结构。14图像融合技术在完成了两幅图像的配准之后,得到了两幅图像之间的变换矩阵,就可以确定它们之间的重叠区域,图像融合的任务就是把配准后的两帽图像根据配准的位置合并为一帼拼接图像。这一步主要包括了如何选择再投影合成面以及如何对两幅图像重叠区域的像素进行混合而得到一幅无缝且清晰的图像。所谓无缝,是指在图像拼接结果中,不应该看到两幅图像在拼接过程中留下的痕迹,即不能出现图像拼接缝隙。然而,由于待拼接的两咡图像分别是由不同的相机在同一时刻采集的,受相机固有因素的影响,采集得到图像的曝光率不可能完全一致,如果在图像的融合中,仅仅将两幅图像重叠区域简单地叠加起来,在它们的过渡区域必然会有明显的拼接缝隙。另一方面,在图像配准阶段所得到的图像之间的变换模型只是针对整个图像区域,对一些存在局部非规则形变的图像而言,全局变换模型在图像的局部区域可能不适用,而使得拼接图像的局部没有对齐,因此在拼接图像中会岀现局部模糊。如何处理图像融合过程中岀现的拼缝和模糊问题,实现真正意义上的无缝且清晰的图像,正是图像融合过程所要解决的问题。融合策略的选择应当满足两方面的要求拼合边界过渡应平滑,消除拼合接缝实现无缝拼接;2.尽量保证不因拼合处理而损失原始图像的信息图像融合可分为三类:像素级融合、特征级融合和决策级融合1.像素级(数据级)融合是在图像严格配准的条件下,直接进行像素关联融合处理;像素级融合是最基本的处理手段,也是硏究最多的—种,目前主要有以下几种方法平均值法②加权平均法③中值滤波法④多分辨率技术2.特征级融合是在像素级融合的基础上,使用模式相关、统计分析的方法进行目标识别、特征提取,并得到融合结果;3.決策级融合主要是基于认知模型的方法,采用大型数据库和专家决策系统,模拟人的分析、推理过程,以增加判决的智能化和可靠性。2参考资料1.硕士论文《門」001_图像拼接技术研究》2.硕士论文《門」_002_基于 Levenberg-Marquardt算法图像拼接硏究》3.硕土论文《門003_图像拼接技术研究》4.网页http://xgli0910.blog.163.com/blog/static/469621682009625831432275.科技论文《P」200基于角点特征的KLT跟踪全景图像拼接算法》6.本科论文《門』100图像边缘检测与提取算法的比较》7.http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2010/03/03/imagefeaturedetection html8.http://www.cnblogs.com/xrwang/archive/2011/03/09/ransac-1.html9.http://blog.163.com/pz124578@126/blog/static/2352269420122271004710910.http://blog.csdnnet/xuyuhua1985/article/details/637175111.http://www.openhw.org/project/index.php?act=view&id=185112.硕士论文《門」015多图像拼接算法研究》13.硕士论文《門010基于特征点图像拼接的配准算法硏究》14.http://blog.csdnnet/abcjennifer?viewmode=contents3图像拼接中的算法31图像预处理通过几何变形校正方法对采集到的图像进行校正后,可以使得相同景物在图像重叠区域所成的像有相同的形状和一致的空间相对位置。3.2图像特征检测图像特征检测包括如下几种类型的特征检测闭合区域2.轮廓和边绿区域3.角点4.线条321闭合区域闭合区域特征是通过图像分割的方法来检测到的,分割的精度会大大地影响配准的结果。近年来,选择尺度不变区域特征引起了关注,虚拟圆的思想来计算图像之间平移和尺度的变化,虚拟圆是一个半径最大的圆,这个圆所涵括的背景区域不包含边缘点,一对虚拟圆就足够求出平移和尺度的变化量,它相对于图像边缘特征来说鲁棒性更强,但缺点是易受局部变化的影响322边缘和轮廓边缘和轮廓——所谓边绿轮廓是指甚周围像素灰度有阶越变化或屋顶变化的那些像
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