6、图像分析中的混合元启发式算法：边缘检测与面部识别

图像分析中的混合元启发式算法：边缘检测与面部识别

1. 量子遗传算法在边缘检测中的应用

边缘检测是图像处理中的重要任务，传统的边缘检测算法如Canny边缘检测在某些场景下存在一定局限性。而量子遗传算法（QGA）为边缘检测提供了新的解决方案。

1.1 QGA与Canny边缘检测的比较

在实验中，对鸟类、女性和山脉三张图像进行了QGA和Canny边缘检测的对比。QGA算法进行了25次运行，分别设置了20、40和100次迭代，而Canny算法只需一次迭代即可收集适应度值。评估指标包括适应度值（F）、结构相似性指数（SSIM）和均方根误差（RMSE），具体结果如下表所示：
| 图像 | 迭代次数 | QGA - F | QGA - SSIM | QGA - RMSE | Canny - F | Canny - SSIM | Canny - RMSE |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| 鸟类 | 20 | 2.07e−4 | 0.9977 | 0.2767 | 4.56e−4 | 0.9765 | 0.3042 |
| 鸟类 | 40 | 2.12e−4 | 0.9971 | 0.2742 | - | - | - |
| 鸟类 | 100 | 1.98e−4 | 0.9966 | 0.2735 | - | - | - |
| 女性 | 20 | 1.94e−4 | 0.9985 | 0.2482 | 3.87e−4 | 0.9716 | 0.2751 |
| 女性 | 40 | 1.77e−4 | 0.9984 | 0.2484 | - | - | - |
| 女性 | 100