14、自适应图像处理的进化智能系统

自适应图像处理的进化智能系统

在自适应图像处理中，系统会不断接收图像或视频流，并持续调整和提升对新图像的分类、识别和鉴定能力。以下将详细介绍相关的技术和方法。

1. 图像分析与特征选择

1.1 图像表示

二维图像通常由一组像素表示，每个像素由三元组 (x, y, u) 定义，其中 x 和 y 是像素的坐标，u 是其强度。图像具有空间和光谱特征，光谱特征通过红、绿、蓝（RGB）三个分量唯一标识像素的颜色，RGB 模型每个维度有 256 个级别，可表示 16,777,216 种颜色，视觉光谱的波长范围为 (400:750) nm。在计算机中，图像以数值对象表示，图像间的相似度通过对应像素的距离（通常是欧几里得距离）来衡量。灰度图像每个像素只有一个代表参数 u 的数值（通常在 0 到 256 之间），而彩色图像每个像素有三个这样的数值。

1.2 图像分析与变换

为了从图像中提取有用信息并在信息系统中处理图像，可以应用多种图像分析和变换技术，部分技术如下：
- 滤波 ：使用核进行卷积变换，例如 Ker = [1 1 1 1 -7 1 1 1 1]，对图像 Im 中的每个像素 Im_j 及其 8 个相邻像素进行卷积操作：
Conv(Im_j, Ker) = Sum(Im_j * Ker)
其中“ ”表示向量乘法。
- 统计特征 ：如直方图。
- 添加噪声 *：
Im_j = Im_j + random(Nj)

以基准图像 Lena 为例，相