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我想看到GA在圖像處理中的應用.我没有得到如何為任何圖像編寫適應度函式的資訊.假設我有一幅不是很清晰的灰度圖像,現在如果我將生成的解決方案与该圖片值进行匹配,那麼我的解決方案將如何變得更好,例如更好的清晰度增加了對比度/亮度等。

最新回復
  • 13天前
    1 #

    在圖像處理中我最類似的遗傳演算法示例是:

    http://rogeralsing.com/2008/12/07/genetic-programming-evolution-of-mona-lisa/

    它將隨機形狀演變成類似於蒙娜丽莎的形狀.您實際上可以在這裏尝試並使用它:

    http://www.nihilogic.dk/labs/evolving-images/

    您的問题不是很清楚.然而,對於遗傳演算法而言,極其重要的一件事是衡量其"好"程度.在《蒙娜丽莎》的例子中,可以相對容易地衡量善良,這是与實際蒙娜丽莎的接近程度.就您而言,這听起来像是您在試圖以某種方式提高圖片質量,而無法衡量其"優劣"。

    您應该構建一个函式,用於評估解決方案池並為每个解決方案評分.然後互相繁殖優質的解決方案.但實際上,至關重要的是編寫一个評估/評分功能,以便您知道哪些是好的。

    對於空气動力學,可以在重量,阻力,升力等方面對形狀庫进行評分。對於網路設計,可以在延迟,物理成本,干扰等方面對形狀进行評分。如果您更详细地說明問题,我们可能会帮助您 您会提出一套指標来為您的解決方案打分。

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