【图像去噪】基于进化算法——自组织迁移算法（SOMA）的图像去噪研究（Matlab代码实现）-Toy模板网

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

本文使用SOMA和小波收缩来对图像进行去噪。选择传统的去噪方法需要事先了解破坏图像的噪声类型。此外，使用通用小波收缩进行图像去噪仅适用于被高斯噪声破坏的图像。
在此文中，我们使用 SOMA 查找小波收缩去噪的参数，例如选择小波和各种级别的阈值。我们的算法适用于破坏图像的各种噪声，如高斯，盐和胡椒等。

自组织迁移算法（Self-Organizing Migration Algorithm，简称SOMA）是一种基于进化算法的优化方法，被应用于图像去噪领域。图像去噪是一项重要的图像处理任务，旨在从包含噪声的图像中恢复出尽可能接近原始图像的清晰图像。

SOMA是基于群体智能的优化算法，受到生物进化和群体行为的启发。它通过构建一个代表潜在解空间的种群，并模拟物种迁移和竞争，逐步优化解空间中的每个个体，从而搜索到最佳的去噪结果。

在基于SOMA的图像去噪研究中，首先需要构建一个种群，其中每个个体代表一种可能的去噪方案。个体可以用一些参数来描述，例如滤波器的类型、尺寸和参数设置等。然后，通过评估每个个体的适应度函数来衡量其去噪效果，可以使用像峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等指标。

接下来，使用遗传算子（如交叉和变异）对种群进行进化操作，以生成新的个体。在进化过程中，适应度较高的个体将更有可能被选择和保留，从而逐渐改善整个种群的去噪能力。这个迭代过程将继续进行一定的代数或直到达到停止准则为止。

通过SOMA算法的迭代优化过程，最终可以得到一个或多个较优的去噪方案，选择其中的一个作为最终的去噪结果。这些方案能够减小图像中的噪声，并保持图像的细节和质量。

需要指出的是，基于SOMA的图像去噪研究是一个复杂的过程，涉及到参数的选择、适应度函数的设计以及算法的终止准则等方面。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行合理的设置和调整，以获得令人满意的去噪效果。

📚2 运行结果

【图像去噪】基于进化算法——自组织迁移算法（SOMA）的图像去噪研究（Matlab代码实现）,算法,matlab,python

主函数代码：

clc;
clear all;
close all;

%Read image and add noise
img = (im2double((imread('lena512.bmp'))));
imn = imnoise(img,'salt & pepper',0.05);

%Perform Denoising using SOMA
parameters = Run_SOMA(imn,img)
denoised_image = output_file(imn,parameters(1),parameters(2),parameters(3),parameters(4),round(parameters(5)),round(parameters(6)));

%Perform Denoising using Universal Thresholing (inbuilt MATLAB function)
[THR,SORH,KEEPAPP] = ddencmp('den','wv',imn);
dn1 = wdencmp('gbl',imn,'db4',2,THR,SORH,KEEPAPP);

%PSNR
psnr_org = PSNR(img,imn);
psnr_mat = PSNR(img,dn1);
psnr_denoise = PSNR(img,denoised_image);

%SSIM
ssim_org = ssim(img,imn);
ssim_mat = ssim(img,dn1);
ssim_denoise = ssim(img,denoised_image);

disp('PSNR Values')
disp('For Original Noisy image')
disp(psnr_org)
disp('For Universal Thresholding')
disp(psnr_mat)
disp('For SOMA')
disp(psnr_denoise)

disp('SSIM Values')
disp('For Original Noisy image')
disp(ssim_org)
disp('For Universal Thresholding')
disp(ssim_mat)
disp('For SOMA')
disp(ssim_denoise)

subplot(1,3,1)
imshow(imn)
title('Noisy image');
subplot(1,3,2)
imshow(dn1);
title('Denoised Image using Universal Thresholding')
subplot(1,3,3)
imshow(denoised_image)
title('Denoised Image using SOMA')

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

[1]Anupriya, Akash tayal, “Wavelet based Image Denoising using Self Organizing Migration Algorithm”,CiiT International Journal of Digital Image Processing, June 2012文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-643110.html