2.2 基本遗传算法 基本遗传算法(也称标准遗传算法或简单遗传算法，Simple Genetic Algorithm，SGA) 是一 种群体型操作，该操作以群体中的所有个体为对象，只使用基本遗传算子(Genetic Operator)： 选择算子(Selection Operator)、交叉算子(Crossover Operator)和变异算子(Mutation Operator)，其 遗传进化操作过程简单，容易理解，是其它一些遗传算法的基础，它不仅给各种遗传算法提供 了一个基本框架，同时也具有一定的应用价值。选择、交叉和变异是遗传算法 3 个主要操作算 子，它们构成了所谓的遗传操作，使遗传算法具有了其它传统方法没有的特点。 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 基本遗传算法可表示为： ),,,,,,,( 0 TΦMPECSGA = (2.1) 式中：C ——个体的编码方法； E ——个体适应度评价函数； 0 P ——初始种群； M ——种群大小； Φ——选择算子； ——交叉算子；  ——变异算子； T ——遗传运算终止条件。 图 2.3 为基本遗传算法的流程图。 2.2.2 基本遗传算法的步骤 1．染色体编码与解码 基本遗传算法使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体，其等位基因是由二值 {0，1}所组成。初始群体中各个个体的基因可用均匀分布的随机数来生成。例如： X=100111001000101101 就可表示一个个体，该个体的染色体长度是 n=18。 编码和初始种群的生成 种群中个体适应度的检测评估 选择 交叉 变异 图 2.3 遗传算法的基本流程图

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彩色补偿的matlab代码很棒的水下图像增强 作者：李玉峰，黄玉峰 1说明 很棒的水下图像增强方法的集合。 维护论文，代码和数据集。 2相关工作 2.1数据集 U45 [] EUVP [] DUIE [] UIEB [] UWCNN [] 涡轮[] Uw-imagenet [] MHL，牙买加领域[] 2.2论文 2020年 Marques等人的L2UWE：使用局部对比度和多尺度融合有效增强弱光水下图像的框架。 [] [] Zhou等，基于物理模型反馈的水下图像领域自适应对抗学习。 [][代码] Marques等人的L2UWE：使用局部对比度和多尺度融合有效增强弱光水下图像的框架。 [] [] Islam等人，《快速水下图像增强功能可改善视觉感知》。 [] [] 2019年 Anwar等人，“深入研究水下图像增强功能：一项调查”。 [] [] Li等人，《水下图像增强基准数据集及其他》。 [] [] Roznere等人，水下机器人基于模型的实时图像色彩校正。 [] [] Jamadandi等人的“基于样例的水下图像增强技术”通过小波校正变换进行了增强。 [] [] Song等人，“利用

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添加盐噪声MATLAB代码Image_Salt_and_Pepper_Noise 此 Matlab 代码用于向图像添加椒盐噪声。 注意：如果你在你的系统或项目中使用我的代码，你应该总是引用我的论文作为参考 Functions: Main function : main.m Salt_and_Pepper_Noise adding function : sp.m %%%%%%%%%%%-------------------$$$$$$$$>>>>> BY Jithin K C <<<<$$$$$$$$$-----------------%%%%%%%%%%%%%% @@@ for any queries contact: jithinkc22@gmail.com

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Sobel操作员边缘检测 使用Sobel运算符的简单边缘检测 应用 Sobel操作员通过计算图像梯度的近似值来帮助我们获得图像的边缘。 在每个点上，结果都是相应的梯度向量或该向量的范数。 通过从左到右用第一个内核对图像进行卷积，可以得到X方向上的Gradient 然后通过从上到下使用第一个内核对图像进行卷积，得到Y方向上的Gradient 至此，我们有了图像梯度的向量。 现在，通过找到每个矢量的大小，我们将获得所需的边缘。

暗通道matlab代码基于图的盲图像去模糊 该代码是我们的TIP论文“从单张照片中基于图的盲图像去模糊”的升级实现。 先决条件 Matlab（> = R2015a） 运行测试 Step 1. run graph_blind_main.m Step 2. select a blurred image 参数 用户只需要调整一个参数。 在第21行，估计的内核大小k_estimate_size 。 该k_estimate_size必须比真正的内核大小（默认值为69）放大。 为了获得最佳性能，请将该值设置为接近实际内核大小，并稍大一些。 如果要关闭中间输出，可以在第22行设置show_intermediate = false 。 关于噪音 为了使噪声更强健，我们在本文之外增加了一些降噪模块。 我们嵌入了一个去噪电视，以对输入图像进行预处理。 我们为中间输出内核添加了一个小波域过滤。 我们添加了一个蒙版来过滤梯度域中的小/噪声梯度。 诸如BM3D之类的更复杂的去噪功能可以由用户预先完成。 关于非盲图像去模糊 在使用提出的算法进行内核估计之后，我们使用最新技术来进行非盲图像去模糊。 在这里，我们为用

获取图像的轮廓，并在轮廓周围绘制图形在图像处理中很常用，此实例详细讲解了发现轮廓的步骤， 通过相关API在轮廓中找到最小矩形和圆，旋转矩形和椭圆，然后绘制。

StarGAN-官方PyTorch实施 *****新增功能：可从获得StarGAN v2 ***** 该存储库提供了以下论文的官方PyTorch实现： StarGAN：用于多域图像到图像翻译的统一生成对抗网络1,2， 1,2， 2,3，2，2,4， 1,2- 1韩国大学， 2 Clova AI研究，NAVER Corp. 3香港科技大学新泽西学院4 摘要：最近的研究表明，在两个领域的图像到图像翻译中取得了巨大的成功。 但是，由于应为每对图像域分别构建不同的模型，因此现有方法在处理两个以上域时具有有限的可伸缩性和鲁棒性。 为了解决此限制，我们提出了StarGAN，这是一种新颖且可扩展的方法，可以仅使用一个模型就可以对多个域执行图像到图像的转换。 StarGAN的这种统一模型架构允许在单个网络中同时训练具有不同域的多个数据集。 与现有模型相比，StarGAN的翻译图像质量更高，并且具有