| 图像增强模糊算法的协同进化优化 |
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| 引用本文： | 罗兵,严圣华.图像增强模糊算法的协同进化优化[J].长江大学学报,2006(4). |
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| 作者姓名： | 罗兵 严圣华 |
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| 作者单位： | 长江大学计算机科学学院，广东工业大学自动化学院 广东广州510090，广东工业大学自动化学院，湖北荆州434023，广东广州510090 |
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| 摘 要： | 协同进化遗传算法(CGA)比简单的遗传算法具有更快的收敛速度和更好的寻优效果,将其应用于图像增强的模糊算法优化,以达到最佳的模糊逻辑处理效果。遗传进化中,同时优化了模糊逻辑规则、选择了最优隶属度函数和隶属度函数参数。通过具体图像处理试验,在主观和客观评价上都证明了该方案的有效性。
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| 关 键 词： | 图像处理 协同进化遗传算法 模糊逻辑 图像增强 优化 |
Co-evolution Optimization of Image Enhancement Based Fuzzy Algorithm |
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| LUO Bing.Co-evolution Optimization of Image Enhancement Based Fuzzy Algorithm[J].Journal of Yangtze University,2006(4). |
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| Authors: | LUO Bing |
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| Abstract: | The convergence velocity and optimization effect of co-evolution genetic algorithm (CCG) are better than that of a simple genetic algorithm. It is used for optimizing the image enhancement based fuzzy algorithm for the purpose of optimal fuzzy logic processing effect. In the genetic evolution rules of fuzzy logics are optimized,optimal attribute function and its parameters are selected. The scheme is demonstrated that it is effective in image processing. |
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| Keywords: | image process CGA fuzzy logics image enhancement optimization |
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