【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于圖像處理，尤其涉及一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，將分塊圖像灰度值存儲到憶阻陣列并根據遺傳算法操作憶阻器單元進行圖像恢復。
技術介紹
1、隨著信息技術的快速發展，圖像在各個領域的應用日益廣泛，如圖像處理技術在醫學成像、圖形印刷等領域的應用。然而，在圖像的生成、傳輸和處理過程中，由于諸如相機抖動、光線不適、霧霾等人為和自然因素，常常會導致圖像模糊、失真以及產生額外噪聲等退化現象，使得圖像質量下降。
2、現有的圖像恢復方法存在一些局限性。傳統的線性函數難以處理復雜的圖像退化問題。遺傳算法（ga）雖然在解決復雜非線性組合優化問題上有一定優勢，但在圖像恢復應用中，由于圖像像素數量龐大，如果不進行合理處理，會導致計算負擔過重。例如，在未對圖像進行分塊處理時，對于一個較大尺寸的圖像，其可能的可行解數量巨大，隨機生成的初始種群很難得到具有良好特征的個體，進而導致收斂速度緩慢，即使增加初始種群大小，也會面臨存儲空間需求巨大且對算法效率提升效果不明顯的問題。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，以解決現有圖像恢復方法中存在的計算復雜、效率不高以及對圖像退化處理效果不佳等問題，提高圖像恢復的質量和效率。
2、本專利技術所提出的一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，將分塊圖像灰度值存儲到憶陣列并根據遺傳算法操作憶阻器單元進行圖像恢復。憶阻器是一種兼具存儲和計算特性的電路器件，它提供了電子設備和神經元等生物元件之間
3、為了實現上述目的，本專利技術的技術方案如下：
4、本專利技術提供一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，包括以下步驟：
5、s1：獲取待恢復圖像，將圖像按像素分為圖像塊，利用m×n憶阻陣列存儲單個圖像塊的像素值，其中每個憶阻器單元對應圖像中的一個像素；其中m為遺傳算法初始種群數量，前n-1為圖像塊的像素值，作為遺傳算法中個體的基因信息，最后一列為遺傳算法中的個體適應度值；利用憶阻陣列存儲圖像的灰度值；
6、s2：構建圖像退化模型；具體的，代表空間域的坐標，定義為空間域原始清晰圖像，為退化函數，為噪聲，為退化圖像；圖像退化模型的數學表達式定義為：
7、；
8、其中表示卷積運算；
9、s3：設定遺傳算法的適應度函數，所述適應度函數基于圖像恢復的質量進行定義，具體為：
10、；
11、其中為適應度函數；為圖像恢復結果；
12、s4：初始化種群和憶阻陣列，種群中的每個個體表示一個圖像塊恢復解決方案，通過隨機生成或基于已有知識生成初始種群，并將這些個體的像素值存儲在憶阻陣列中；
13、s5：執行遺傳算法的選擇操作；根據個體的適應度值選擇出適應度高的個體作為父代，用于后續的交叉和變異操作，每一個個體被選中的概率定義為：
14、；
15、其中，n表示種群數量，通過適應度函數計算得到；
16、s6：執行交叉操作，通過交換父代個體之間的部分基因，生成新的子代個體，映射到憶阻陣列就是交換對應憶阻器單元的電阻值；
17、s7：執行變異操作，隨機選擇子代個體中的部分基因進行變異，映射到憶阻陣列就是根據更改后的灰度值信息改變對應憶阻器單元的電阻值；
18、s8：重復步驟s5至s7，直到達到預定的迭代次數或滿足其他停止條件。
19、s9：從最終種群中選擇適應度最高的個體作為最優解，即恢復后的圖像塊，并將其從憶阻陣列中讀取出來；步驟s1得到的每個圖像塊均通過步驟s4至s9，將最終得到的圖像塊進行拼接，得到恢復后的圖像。
20、進一步的，所述圖像塊大小為a×b像素，按照從左到右、從上到下的規則移動圖像塊遍歷待恢復圖像；將a×b圖像塊的像素矩陣轉換為1×ab矩陣，最終形成m行ab+1列憶阻陣列。
21、進一步的，采用二進制編碼的方式來存儲灰度值信息；具體的，對于0-255的灰度值存儲，使用8個憶阻器單元來存儲一個字節的數據；規定憶阻器單元的低電阻狀態代表二進制的?“0”，高電阻狀態代表二進制的?“1”；
22、寫入操作：通過向憶阻器單元施加特定的電壓脈沖來改變其電阻狀態。如果要寫入“1”，就施加一個正向的電壓脈沖，使憶阻器單元的電阻升高到狀態；如果要寫入?“0”，施加一個反向的電壓脈沖或者不施加電壓脈沖，使憶阻器單元保持或回到狀態；
23、讀取操作：通過向憶阻器單元施加一個讀取電壓，要足夠小從而避免改變憶阻器單元的存儲值；測量通過憶阻器單元的電流，根據歐姆定律計算出電阻值，再根據預先設定的電阻-存儲值對應關系，獲得憶阻器單元的存儲值。
24、進一步的，所述為圖像恢復結果通過頻域方法得到；具體的，首先對圖像進行傅里葉變換，將退化模型轉換為頻域表示，然后通過求解頻域中的逆問題估計退化函數和恢復圖像；在頻域中，觀察到的圖像在頻域上表示為：
25、；
26、其中，表示頻域中的坐標，和分別表示圖像在水平和垂直方向上的頻率分量，是退化圖像的傅里葉變換，是退化函數的傅里葉變換，是原始圖像的傅里葉變換，是噪聲的傅里葉變換；
27、再通過逆傅里葉變換估計恢復圖像：
28、；
29、其中，是逆傅里葉變換，表示退化函數的逆。
30、進一步的，所述交叉操作采用單點交叉方式，交叉點由隨機函數選擇，根據所選交叉點的位置，將染色體在交叉點前后分為兩部分，匹配的父代交換交叉點前后的基因值，從而生成新的子代個體。
31、進一步的，所述變異操作采用位翻轉；首先隨機選擇一個基因位，將基因位置上的十進制灰度值轉換為8位的二進制碼，然后隨機選擇1位進行更改，最后將更改后的二進制值轉換為十進制灰度值。
32、進一步的，所述憶阻陣列包括憶阻器單元、行和列的選擇線、外圍電路；每行憶阻器之間通過字線連接在一起，每列憶阻器之間通過位線連在一起。當需要對某個憶阻器的電阻值進行讀取操作時，選中該憶阻器對應的字線和位線就能對其進行操作；外圍電路用于生成施加于憶阻器上的電壓信號，讀出憶阻器的狀態。
33、進一步的，所述預定的迭代次數根據圖像的復雜程度、初始種群大小以及對恢復效果的要求等進行設定；滿足其他停止條件包括達到一定的圖像恢復質量標準或連續多次迭代后種群的適應度值變化小于設定閾值。
34、本專利技術的優點在于分塊處理圖像有效提高了算法的效率和恢復效果，解決了因圖像像素數量大導致的初始種群難以生成優良個體、收斂速度慢等問題。同時與不分塊處理以及傳統的高斯、中值濾波方法相比，本專利技術的基于憶阻器的遺傳算法在圖像恢復方面具有更好本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，所述圖像塊大小為A×B像素，按照從左到右、從上到下的規則移動圖像塊遍歷待恢復圖像；將A×B圖像塊的像素矩陣轉換為1×AB矩陣，最終形成M行AB+1列憶阻陣列。
3.根據權利要求1所述的一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，采用二進制編碼的方式來存儲灰度值信息；具體的，對于0-255的灰度值存儲，使用8個憶阻器單元來存儲一個字節的數據；規定憶阻器單元的低電阻狀態代表二進制的?“0”，高電阻狀態代表二進制的?“1”；
4.根據權利要求1所述的一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，所述為圖像恢復結果通過頻域方法得到；具體的，首先對圖像進行傅里葉變換，將退化模型轉換為頻域表示，然后通過求解頻域中的逆問題估計退化函數和恢復圖像；在頻域中，觀察到的圖像在頻域上表示為：
5.根據權利要求1所述的一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，所述交叉操作采用單點交叉方式
6.根據權利要求1所述的一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，所述變異操作采用位翻轉；首先隨機選擇一個基因位，將基因位置上的十進制灰度值轉換為8位的二進制碼，然后隨機選擇1位進行更改，最后將更改后的二進制值轉換為十進制灰度值。
7.根據權利要求1所述的一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，所述憶阻陣列包括憶阻器單元、行和列的選擇線、外圍電路；每行憶阻器之間通過字線連接在一起，每列憶阻器之間通過位線連在一起；當需要對某個憶阻器的電阻值進行讀取操作時，選中該憶阻器對應的字線和位線就能對其進行操作；外圍電路用于生成施加于憶阻器上的電壓信號，讀出憶阻器的狀態。
8.根據權利要求1所述的一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，所述預定的迭代次數根據圖像的復雜程度、初始種群大小以及對恢復效果的要求進行設定；滿足其他停止條件包括達到一定的圖像恢復質量標準或連續多次迭代后種群的適應度值變化小于設定閾值。
...【技術特征摘要】
1.一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，所述圖像塊大小為a×b像素，按照從左到右、從上到下的規則移動圖像塊遍歷待恢復圖像；將a×b圖像塊的像素矩陣轉換為1×ab矩陣，最終形成m行ab+1列憶阻陣列。
3.根據權利要求1所述的一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，采用二進制編碼的方式來存儲灰度值信息；具體的，對于0-255的灰度值存儲，使用8個憶阻器單元來存儲一個字節的數據；規定憶阻器單元的低電阻狀態代表二進制的?“0”，高電阻狀態代表二進制的?“1”；
4.根據權利要求1所述的一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，所述為圖像恢復結果通過頻域方法得到；具體的，首先對圖像進行傅里葉變換，將退化模型轉換為頻域表示，然后通過求解頻域中的逆問題估計退化函數和恢復圖像；在頻域中，觀察到的圖像在頻域上表示為：
5.根據權利要求1所述的一種基于憶阻陣列遺傳算法的圖像恢復方法，其特征在于，所述交叉操作采用單點交叉方式，交叉點...
【專利技術屬性】
技術研發人員：于永斌，馮簫，王向向，陳霞，張京濤，沈嘉潤，王靖雅，韓欣佚，
申請(專利權)人：電子科技大學，
類型：發明
國別省市：
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