图像处理中的计算智能

基于计算智能的技术作为可行的、数学工具已经有超过十年的时间，它们广泛地应用于许多系统和领域，诸如：信号处理、自动化控制、机器人学、电力系统等。图像处理也吸引了众多对基于计算智能的技术应用感兴趣的研究者，是一个很受关注的研究问题及现实问题。最初，大部分的研究工作，主要集中在发展常规模糊系统、神经网络和基于遗传算法的解决方案上。随着基于计算智能的很多分支技术的提出，有效地解决了涉及多维非线性数学问题中本质的图像处理问题。目前，基于计算智能的技术已经成功地应用于图像处理中。

全书由4部分组成。第1部分 图像预处理算法，包含第1-4章：1.基于2型神经模糊技术的改进数字图像增强过滤器。本章系统地介绍了2-型神经模糊系统在图像增强中的应用；2.采用PSO调谐区域均衡化的局部均衡图像对比度增强。介绍了全局直方图增强原理，处理过程与基于PSO参数优化及其算法流程；3.基于模糊熵阈值的混合BBODE算法。介绍了模糊集理论与利用其进行的图像模型、三级阈值等概念，描述了基于生物地理学最优化算法和改进的差分生物地理学最优化算法；4.一种图像分割遗传程序设计方法。以分类的角度看待图像分割问题，利用遗传程序设计方法进行图像分割，介绍了遗传编程的思想及一些实验测试结果。

第2部分 图像压缩算法，包括第5-7章：5.基于模糊聚类矢量量化的图像压缩。介绍了现有模糊聚类的矢量量化技术概述，并提出了一个有效的模糊聚类的图像压缩算法；6.利用模糊变换进行图像图层压缩与重构。本章讨论了模糊矩阵表示图像的原理，利用模糊变换与反模糊变换进行图像图层压缩与重构；7.基于矢量量化图像压缩的改进细菌觅食优化技术。介绍了用于解决图像压缩中矢量量化问题的BFO算法，并提出了一种自适应BFO算法。

第3部分 图像分析算法，包括第8-12章：8.动态图像序列中近似模板匹配的模糊条件敏感分层算法。讨论了使用决策树进行动态图像序列模板匹配的分层算法，利用模糊条件进行精确匹配，介绍了该方法在不同情感状态下人眼的模板匹配；9.压缩图像的模糊关系方程的压缩数字水印字符串。描述了利用模糊关系方程的压缩图像的水印篡改检测，介绍了采用嵌入不同二进制水印的模糊关系矩阵方法；10.研究人脑图像配准过程中使用的互信息与进化算法。介绍了医学图像配准、感兴趣区域提取方法及其处理过程，介绍了基于遗传算法的搜索策略；11.随机优化算法在图像检索问题上的应用；12.一个消除红眼的基于聚类的推进策略。讨论了如何利用的格雷码特征空间概念提升红眼识别算法辅助分类器的功能。

第4部分 图像推理算法，包括第13-15章：13.通过分形分析对前列腺的病理图片进行分类。介绍了使用分形维数与其他多类别特征结合对图像进行特征提取；14.多目标粒子群算法的高光谱图像聚类。介绍了该方法的原理及工作过程；15.一种从物体的唇部轮廓（LipContour）进行情感识别的计算智能方法。

本书适合计算数学、计算智能、数字图像处理等相关专业硕士研究生阅读和参考，亦可作为对图像处理中的计算智能研究感兴趣的相关教师、工程师、研究人员以及其他专业学生的参考书。

张进兴，硕士研究生

（中国科学院空间科学与应用研究中心）

Zhang Jinxing，Master

（National Space Science Center，CAS）