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??座右銘：行百里者，半于九十。

??????本文目錄如下：??????

目錄

??1 概述

??2 運行結(jié)果

??3?參考文獻(xiàn)

??4 Matlab代碼實現(xiàn)

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??1 概述

本文使用SOMA和小波收縮來對圖像進(jìn)行去噪。選擇傳統(tǒng)的去噪方法需要事先了解破壞圖像的噪聲類型。此外，使用通用小波收縮進(jìn)行圖像去噪僅適用于被高斯噪聲破壞的圖像。
在此文中，我們使用 SOMA 查找小波收縮去噪的參數(shù)，例如選擇小波和各種級別的閾值。我們的算法適用于破壞圖像的各種噪聲，如高斯，鹽和胡椒等。

自組織遷移算法（Self-Organizing Migration Algorithm，簡稱SOMA）是一種基于進(jìn)化算法的優(yōu)化方法，被應(yīng)用于圖像去噪領(lǐng)域。圖像去噪是一項重要的圖像處理任務(wù)，旨在從包含噪聲的圖像中恢復(fù)出盡可能接近原始圖像的清晰圖像。

SOMA是基于群體智能的優(yōu)化算法，受到生物進(jìn)化和群體行為的啟發(fā)。它通過構(gòu)建一個代表潛在解空間的種群，并模擬物種遷移和競爭，逐步優(yōu)化解空間中的每個個體，從而搜索到最佳的去噪結(jié)果。

在基于SOMA的圖像去噪研究中，首先需要構(gòu)建一個種群，其中每個個體代表一種可能的去噪方案。個體可以用一些參數(shù)來描述，例如濾波器的類型、尺寸和參數(shù)設(shè)置等。然后，通過評估每個個體的適應(yīng)度函數(shù)來衡量其去噪效果，可以使用像峰值信噪比（PSNR）和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）等指標(biāo)。

接下來，使用遺傳算子（如交叉和變異）對種群進(jìn)行進(jìn)化操作，以生成新的個體。在進(jìn)化過程中，適應(yīng)度較高的個體將更有可能被選擇和保留，從而逐漸改善整個種群的去噪能力。這個迭代過程將繼續(xù)進(jìn)行一定的代數(shù)或直到達(dá)到停止準(zhǔn)則為止。

通過SOMA算法的迭代優(yōu)化過程，最終可以得到一個或多個較優(yōu)的去噪方案，選擇其中的一個作為最終的去噪結(jié)果。這些方案能夠減小圖像中的噪聲，并保持圖像的細(xì)節(jié)和質(zhì)量。

需要指出的是，基于SOMA的圖像去噪研究是一個復(fù)雜的過程，涉及到參數(shù)的選擇、適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計以及算法的終止準(zhǔn)則等方面。因此，在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行合理的設(shè)置和調(diào)整，以獲得令人滿意的去噪效果。

??2 運行結(jié)果

主函數(shù)代碼：

clc;
clear all;
close all;

%Read image and add noise
img = (im2double((imread('lena512.bmp'))));
imn = imnoise(img,'salt & pepper',0.05);

%Perform Denoising using SOMA
parameters = Run_SOMA(imn,img)
denoised_image = output_file(imn,parameters(1),parameters(2),parameters(3),parameters(4),round(parameters(5)),round(parameters(6)));
? ?
%Perform Denoising using Universal Thresholing (inbuilt MATLAB function)
[THR,SORH,KEEPAPP] = ddencmp('den','wv',imn);
dn1 = wdencmp('gbl',imn,'db4',2,THR,SORH,KEEPAPP);

%PSNR
psnr_org = PSNR(img,imn);
psnr_mat = PSNR(img,dn1);
psnr_denoise = PSNR(img,denoised_image);

%SSIM
ssim_org = ssim(img,imn);
ssim_mat = ssim(img,dn1);
ssim_denoise = ssim(img,denoised_image);

disp('PSNR Values')
disp('For Original Noisy image')
disp(psnr_org)
disp('For Universal Thresholding')
disp(psnr_mat)
disp('For SOMA')
disp(psnr_denoise)

disp('SSIM Values')
disp('For Original Noisy image')
disp(ssim_org)
disp('For Universal Thresholding')
disp(ssim_mat)
disp('For SOMA')
disp(ssim_denoise)

subplot(1,3,1)
imshow(imn)
title('Noisy image');
subplot(1,3,2)
imshow(dn1);
title('Denoised Image using Universal Thresholding')
subplot(1,3,3)
imshow(denoised_image)
title('Denoised Image using SOMA')

??3?參考文獻(xiàn)

部分理論來源于網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除。

[1]Anupriya, Akash tayal, “Wavelet based Image Denoising using Self Organizing Migration Algorithm”,CiiT International Journal of Digital Image Processing, June 2012文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-643110.html

??4 Matlab代碼實現(xiàn)

到了這里，關(guān)于【圖像去噪】基于進(jìn)化算法——自組織遷移算法（SOMA）的圖像去噪研究（Matlab代碼實現(xiàn)）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！