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我正在尝试使用遗传算法优化图像重建算法。我将初始种群大小设为 10。我有一个输入图像和 10 个重建图像。适应度函数是这两者之间的区别。那是

fitness_1 = inputimage - reconstructedimage_1;
fitness_2 = inputimage - reconstructedimage_2;
              :
              :
fitness_10 = inputimage - reconstructedimage_10;

我想选择其中最好的适应度人群。但是我的适应度结果是一个图像(具有强度值的矩阵)。那么我怎样才能为每个群体获得一个单一的适应度值,以便在下一阶段进行交叉。请帮助。在此先感谢

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您需要定义一个函数,该函数将匹配质量测量为单个标量值。实际上你在这里有一个选择——任何可以以或多或少连续的方式测量接近度的方法都可以。然而,最简单的可能是图像中每个像素值的均方误差。

以下是我可能会如何为您的第一次重建执行此操作:

   fitness_1 = abs(inputimage - reconstructedimage_1).^2;
   fitness_1 = sum( fitness_1(:) ) / numel( fitness_1 );
于 2015-03-31T07:14:58.277 回答