(完整word版)人工智能算法在图像处理中的应用.doc
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2022-11-15
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(完整 word 版)人工智能算法在图像处理中的应用
人工智能算法在图像处理中的应用
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。 【关键词】人工智能算法 图像处理
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
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