پروژه تقطیع تصاویر با استفاده از روشهای بهینه سازی پژوهش کامل در حوزه هوش مصنوعی و پردازش تصویر  و پروژه تقطیع تصاویر میباشد و در 7 فصل تنظیم شده است.این پروژه با معرفی الگوریتم های بهینه سازی  به بررسی فرآیند سگمنتیشن تصویر پرداخته است.شما میتوانید فهرست مطالب پروژه را در ادامه مشاهده نمایید.

پروژه بصورت فایل قابل ویرایش ورد(WORD) در 85 صفحه برای رشته کامپیوتر و IT در پایین همین صفحه قابل دانلود میباشد. شایسته یادآوری است که پروژه از ابتدا تا پایان ویرایش وتنظیم , سکشن بندی (section) ، نوشتن پاورقی (Footnote) و فهرست گذاری اتوماتیک کامل شده وآماده تحویل یا کپی برداری از مطالب مفید آن است.

چکیده

تقطیع تصویر نشان دهنده عملی است که در ان یک تصویر خام ورودی به مناطقی معنا دار تقسیم بندی میشود. شناسایی و تفکیک یک تصویر به اجزای سازنده اش یا همان تقطیع تصویر نقش مهمی در بسیاری از کاربردهای پردازش تصویر دارد. هدف از ارائه این تحقیق بررسی روشهایی گوناگونی است که تا کنون در زمینه تقطیع تصویر با استفاده از روشها ی بهینه سازی انجام شده و همچنین مطالعه مشکلات موجودی است که تا کنون محققان موفق به حل ان شده اند، می باشد. از جمله الگوریتم های بهینه سازی مهم می توان به الگوریتم های تکاملی، الگوریتم ژنتیک، الگوریتم کلونی مورچه والگوریتم حرکت دسته جمعی پرندگان اشاره کرد. همچنین در ادامه چند الگوریتم پایه و غیر پایه نیز که مورد استفاده در تقطیع تصویر هستند معرفی خواهند شد. هر یک از الگوریتم ها با استفاده از مفاهیم پایه و مزایای خاصشان در یک زمینه خاص از تقطیع تصاویر کار میکند و مشکلات خاصی که در زمینه مربوط وجود دارد را حل میکنند. همچنین در بعضی از الگوریتمها روش کلی کار برای درک بهتر ذکر شده. در اخر نیز برای فهم بیشتر مقایسه ای از روشهای بهینه سازی تصادفی برای قطعه بندی تصویر ارائه خواهد شد. شایان ذکر است در اینجا سعی بر ان شده از مقالاتی که در ژورنالها و سایت های معتبر به چاپ رسیده و همچنین تحقیقاتی که در سالها اخیر کار بر روی ان انجام شده استفاده شود.

واژه های کلیدی:

تقطیع ، تصویر، بهینه سازی، Segment ،image, optimization

فهرست مطالب

مقدمه. 1

فصل یکم ، مفاهیم اولیه الگوریتمهای بهینه سازی

1-1-الگوریتم های تکاملی.. 5

1-1-1-Genetic Programming (GP)6

1-1-2- برنامه ریزی تکاملی (EP)6

1-1-3- استراتژی تکاملی (ES)6

1-1-4-الگوریتم ژنتیک (GA)6

1-2- الگوریتم ژنتیک... 7

1-2-1- حل Representation. 7

1-2-2- تابع Fitness. 7

1-2-3-انتخاب selection. 8

1-2-4- Crossover8

1-2-5-Mutation. 8

1-3- سیستم کلونی مورچه. 8

1-4- بهینه سازی حرکت دسته جمعی پرندگان.. 9

1-4-1- توپولوژی های همسایگی PSO.. 10

فصل دوم ، کاربرد های الگوریتم تکاملی در سگمنتیشن تصویر

2-1- پیاده سازی منحنی تکامل تابع برای تقسیم بندی.. 13

2-2- تقسیم بندی تصویر با استفاده از منحنی Evolution و انتشار Anisotropic 7. 18

فصل سوم ، کاربردهای الگوریتم ژنتیک در سگمنتیشن تصویر

3-1- بهینه سازی مبتنی بر تقطیع تصویر توسط ژنتیک الگوریتم.. 22

3-2- همسانی تصویربا استفاده از رویکرد الگوریتم ژنتیک... 24

3-3-دسته بندی ژنتیکی برای طبقه بندی پیکسل ها در سنجش از راه دور تصاویر. 26

3-4- استفاده از الگوریتم ژنتیک در حل مسأله تطبیق غیردقیق زیرگراف به منظور استفاده در تشخیص شیء 28

فصل چهارم ، کاربرد های الگوریتم کلونی مورچه ها در سگمنتیشن تصویر

4-1-تقطیع تصویر مبتنی بر MRF با استفاده از سیستم کلونی مورچه. 34

4-2- سیستم Ant Colony برای تقسیم بندی و طبقه بندی Microcalcification در ماموگرام. 36

4-3- استفاده از الگوریتم ACO در تقطیع تصویر برای استانه سازی مطلوب.. 38

فصل پنجم ، کاربرد های الگوریتم حرکت دسته جمعی پرندگان در سگمنتیشن تصویر

5-1- تقطیع تصاویر داده های سه بعدی با استفاده از الگوریتم بهینه سازی جمعی پرندگان.. 42

5-2- ترکیب بهینه سازی حرکت جمعی پرندگان با الگوریتم های دسته بندی Unsupervised برای تقطیع تصویر. 43

5-3- بهینه سازی کلونی مورچه و الگوریتم بهینه سازی حرکت دسته جمعی پرندگان برای طبقه بندی Microcalcifications در ماموگرافی.. 47

فصل ششم ، کاربرد های الگوریتم های دیگر در سگمنتیشن تصویر

6-1- استفاده از ساختار پیکسونی جهت بهبود روش Fuzzy C-means در قطعه بندی تصاویر. 51

6-2- استفاده از مشخصه های اماری برای قطعه بندی تصویر. 52

6-3- تقطیع تصاویر با استفاده از تخمین مولتی فرکتال ، انتروپی و خوشه بندی فازی.. 53

6-4- تقسیم بندی تصاویر با استفاده از branch and mincut55

6-5- یک مسئله بهینه سازی برای ارزیابی متدهای تقطیع تصاویر. 57

6-6- تقطیع بهینه برای تصاویر هوایی با محدودیت مکانی.. 60

6-7- ارزیابی کیفی تقطیع تصاویر سنجش از راه دور. 61

6-7-1-HalconSeg. 62

6-7-2- Imagine WS. 63

6-7-3- PARBAT. 63

6-7-4- RHSEG.. 63

6-7-5- SEGEN.. 63

6-7-6- SegSAR.. 63

6-8- روش بهینه سازی Multiobjective درتقسیم بندی تصویر- دستورالعمل ها و چالش ها64

6-9- مقایسه ای از روشهای بهینه سازی تصادفی برای قطعه بندی تصویر. 65

فصل هفتم ، خلاصه و نتیجه گیری

منابع و مراجع.. 75

Abstract80

فهرست شکل ها

شکل1-نمونهایازاستفادهازتقطیعتصویربرایتشخیصاتومبیلدرتصاویرهوایی.. 2

شکل 1-1 انواع توپولوژی های همسایگی در PSO.. 10

شکل 2-1 سه نمونه از بزرگ سازی ترکیبی داده: (a) تصویر اصلی در سایز 75در 75 . (b) تصویر بزرگ نمایی شده توسط روش zero-orderدر سایز 225 در 225. (c) تصویر بزرگنمایی شده توسط روش دوسویه مستقیم در سایز 225 در 225.(d) تصویر بزرگ نمایی شده توسط روش Mumford-Shah. 16

شکل 3-1 یک نمونه ازعملکرد الگوریتم ژنتیک در قالب فلوچارت.. 21

شکل 3-2 عملکرد کلی الگوریتم همسانسازی تصویر. 26

شکل 3-3. 30

شکل 3-4 پس از عمل برش فرزندان تولید شده دارای هدد تکراری هستند که این عمل نادرست می باشد 30

شکل 6-1 تقسیم بندی تصویر به بلوکهایی.. 52