图像颜色量化模型优化方法及其在裂纹图像中的应用

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目前,对固体材料裂纹扩展过程的研究主要是通过实验数据进行分析。材料的断裂形貌图像是一组记录了材料断裂历程的裂纹图像,对其进行观察分析可以获得裂纹扩展过程的特征信息。利用图像处理的方法从裂纹图像中提取裂纹信息,并分析裂纹扩展过程特征是一种可行的研究途径。然而,许多固体材料的裂纹图像颜色较为杂乱,这会对图像观察分析产生干扰。利用图像处理中的颜色量化技术,可以在确保图像颜色失真度较小的前提下,将含有丰富颜色信息(2563种)的图像用少数的代表色来表示。因而,对颜色较为杂乱的材料裂纹图像进行颜色量化处理,有利于更好地对裂纹信息进行观察分析。聚类算法是较为流行的一类颜色量化方法,然而,聚类算法对初始条件较为敏感,且易于陷入局部最优。随机优化算法能较好地克服聚类算法的这些缺点。近年来,被成功地应用于彩色图像颜色量化问题的随机优化方法主要有:神经网络算法、蚁群算法、遗传算法、粒子群算法等,现有研究表明随机优化算法在求解彩色图像颜色量化问题上具有一定的优越性。然而,一系列新的问题还有待进一步系统研究,如新兴的随机优化算法是否能更好的求解彩色图像颜色量化问题,面向该问题的数学模型有何特征能指导随机优化算法的设计等等。本文围绕彩色图像颜色量化优化模型的建立、模型特征的分析以及面向彩色图像颜色量化问题的随机优化算法设计等进行了研究,为研究固体材料的裂纹扩展规律和预测裂纹增长趋势奠定了基础。具体工作和创新如下:(1)比较研究了粒子群算法、遗传算法、差分演化算法和K-均值聚类算法在颜色量化问题上的优化效果,实验结果表明差分演化策略具有更好的整体优化效果,进而通过数值实验系统地研究了面向颜色量化问题的差分演化相关参数的设置规律。(2)研究了彩色图像颜色量化的单目标模型特征,发现彩色图像颜色量化模型对基于种群的随机优化策略的个体元素具有置换等效性,并进一步分析了抑制远距离等效置换的必要性。(3)针对彩色图像颜色量化问题,结合置换等效性,提出了一种适合彩色图像颜色量化问题的保持种群多样性的演化策略,该策略以差分演化算法的优化策略为基础,通过设置变异策略的阈值和小概率地应用K-均值聚类策略来抑制远距离等效置换;为了避免实际应用中参数的设置问题,进一步提出了一种彩色图像颜色量化自适应混合演化策略,该策略依据面向颜色量化问题的相关参数设置规律来初始化参数,在演化过程中具有自适应的调整算法参数的功能。对常用测试图像进行量化实验,结果表明加入混合策略、变异策略阈值和自适应策略后,演化策略的收敛速度和颜色量化效果均得到了提高。(4)通过数值实验验证了最小化类内最大距离、最大化类间最小距离和类内均方误差的冲突性,从而,以这三个评估准则为目标函数,建立了彩色图像颜色量化问题的多目标优化模型。(5)以基于差分演化和K-均值聚类的彩色图像颜色量化自适应混合策略为基础,设计了两个彩色图像颜色量化自适应混合多目标优化算法。常用测试图像的量化实验结果表明了提出的彩色图像颜色量化多目标算法的有效性,且由这两个算法可以得到不同效果的量化图像,从而可以根据实际要求来选择需要的量化图像。(6)应用提出的彩色图像颜色量化自适应混合多目标优化算法对固体材料裂纹图像进行量化,实验结果表明仅用少数代表色表示的量化图像中保持了完整的裂纹信息。
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景第11-18页
        1.1.1 图像颜色量化在断裂力学中的应用第11-12页
        1.1.2 彩色图像颜色量化方法研究现状第12-15页
        1.1.3 随机优化方法在彩色图像颜色量化中的应用第15-18页
    1.2 研究内容和意义第18-19页
    1.3 创新工作及内容组织结构第19-21页
第2章 彩色图像颜色量化与差分演化算法第21-32页
    2.1 彩色图像颜色量化模型及评价第21-25页
        2.1.1 彩色图像颜色量化的优化模型第21-22页
        2.1.2 彩色图像颜色量化质量的评价函数第22-25页
    2.2 常用颜色量化方法第25-27页
        2.2.1 K均值聚类颜色量化方法第26页
        2.2.2 基于粒子群的颜色量化方法第26-27页
    2.3 差分演化算法第27-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第3章 彩色图像颜色量化的优化策略第32-68页
    3.1 引言第32-34页
    3.2 彩色图像颜色量化的基本优化策略第34-55页
        3.2.1 基于DE的彩色图像颜色量化优化策略及步骤第34-38页
        3.2.2 彩色图像颜色量化的基本优化策略第38-54页
        3.2.3 彩色图像颜色量化基本优化策略的参数设置第54-55页
    3.3 彩色图像颜色量化的混合优化策略第55-67页
        3.3.1 彩色图像颜色量化优化模型的元素置换等效性第55-56页
        3.3.2 混合策略第56-57页
        3.3.3 彩色图像颜色量化的混合优化方法第57-60页
        3.3.4 数值实验第60-66页
        3.3.5 实验结果分析第66-67页
    3.4 本章小结第67-68页
第4章 彩色图像颜色量化优化方法的自适应策略第68-82页
    4.1 引言第68-69页
    4.2 自适应策略第69-70页
    4.3 基于自适应策略的彩色图像颜色量化的混合优化方法第70-72页
    4.4 数值实验第72-78页
    4.5 实验结果分析第78-79页
    4.6 彩色图像颜色量化自适应混合优化策略在数字油画制作软件中的应用第79-80页
    4.7 本章小结第80-82页
第5章 彩色图像颜色量化多目标模型第82-94页
    5.1 引言第82-83页
    5.2 目标函数分析第83-92页
        5.2.1 目标函数第83-84页
        5.2.2 数值实验第84页
        5.2.3 实验结果分析第84-92页
    5.3 彩色图像颜色量化的多目标模型的建立第92页
    5.4 本章小结第92-94页
第6章 彩色图像颜色量化多目标优化方法及其在裂纹图像中的应用第94-116页
    6.1 引言第94页
    6.2 彩色图像颜色量化的非Pareto多目标优化方法第94-100页
        6.2.1 算法思想第94-95页
        6.2.2 数值实验第95-99页
        6.2.3 实验结果分析第99-100页
    6.3 彩色图像颜色量化的Pareto多目标优化方法第100-111页
        6.3.1 算法思想第101-102页
        6.3.2 数值实验第102-110页
        6.3.3 实验结果分析第110-111页
    6.4 多目标算法在断裂图像量化处理中的应用第111-115页
    6.5 本章小结第115-116页
第7章 总结与展望第116-119页
    7.1 主要工作总结第116-118页
    7.2 研究展望第118-119页
致谢第119-120页
参考文献第120-130页
攻读博士期间的科研成果和参与的科研项目第130-131页
    软件著作权第130-131页
    发表的论文第131页
    参与的科研项目第131页
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