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龙图腾网获悉江西理工大学申请的专利一种基于演化算法的图像修复方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115937025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211521836.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于演化算法的图像修复方法是由赵瑞壮;郭肇禄;刘超飞;周才英;张文生设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于演化算法的图像修复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于演化算法的图像修复方法。本发明利用改进的演化算法实现图像修复。在改进的演化算法中，利用和声搜索对图像修复模型的参数进行优化设计，首先适应性地生成融合因子，然后基于融合因子利用最优候选解的信息来引导算法的搜索方向，从而生成新的候选解，并对新生成的候选解进行优胜劣态。本发明利用最优候选解的信息来引导算法的搜索方向，提高了算法的优化性能，从而提升了图像修复的效果。

本发明授权一种基于演化算法的图像修复方法在权利要求书中公布了：1.一种基于演化算法的图像修复方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，输入待修复的图像IM； 步骤2，输入图像IM中的待修复像素集合RSet； 步骤3，将图像IM中不属于待修复像素集合RSet的像素添加到像素集合NSet中； 步骤4，将待修复像素集合RSet中的每个像素在图像IM中的八邻域像素添加到像素集合HSet中； 步骤5，将像素集合NSet和像素集合HSet的交集记为邻界像素集合ASet； 步骤6，将邻界像素集合ASet中的每个像素在图像IM中的八邻域像素添加到像素集合TMSet中； 步骤7，将像素集合NSet和像素集合TMSet的交集记为像素集合TBSet； 步骤8，将图像IM中属于像素集合TBSet且不属于邻界像素集合ASet的像素添加到训练像素集合BSet中； 步骤9，设置和声记忆库大小NP，优化参数的数量Dn，最大更新代数MaxG，和声记忆库取值概率HMCR； 步骤10，设置当前更新代数G＝0； 步骤11，随机生成NP个和声组成和声记忆库HM＝{H1,H2,...,Hpi,...,HNP}，其中，Hpi＝{Hpi,1,Hpi,2,...,Hpi,dj,...,Hpi,Dn}表示和声记忆库中的第pi个和声；和声下标pi＝1,2,...,NP；和声记忆库中的每个和声都含有Dn个优化参数；Hpi,dj表示和声记忆库中的第pi个和声的第dj个优化参数，维度下标dj＝1,2,...,Dn； 步骤12，计算和声记忆库中每个和声的适应值Fitpi； 步骤13，获取和声记忆库中适应值最小的和声，记为最优和声GBH； 步骤14，获取和声记忆库中适应值最大的和声，记为最差和声GWH； 步骤15，如果当前更新代数G小于最大更新代数MaxG，则转到步骤16，否则转到步骤26； 步骤16，根据公式1计算融合因子SF； 其中，log2是以2为底数的对数函数； 步骤17，设置维度变量tj＝1； 步骤18，在[0，1]之间生成一个随机实数rd，如果rd小于和声记忆库取值概率HMCR，则转到步骤19，否则转到步骤21； 步骤19，根据公式2生成新和声NH的第tj个优化参数NHtj： NHtj＝SF×GBHtj+1-SF×Hri,tj+r1×GBHtj-GWHtj2 其中，r1是在[0，1]之间的一个随机实数，GBHtj是最优和声GBH中的第tj个优化参数，GWHtj是最差和声GWH中的第tj个优化参数，ri是在[1,PS]之间的一个随机整数，Hri,tj是和声记忆库中的第ri个和声的第tj个优化参数； 步骤20，转到步骤22； 步骤21，根据公式3生成新和声NH的第tj个优化参数NHtj： NHtj＝XLtj+r2×XUtj-XLtj3 其中，r2是在[0，1]之间的一个随机实数，XLtj是第tj个优化参数的取值下限，XUtj是第tj个优化参数的取值上限； 步骤22，设置维度变量tj＝tj+1，如果维度变量tj小于优化参数的数量Dn，则转到步骤18，否则转到步骤23； 步骤23，计算新和声NH的适应值NFIT； 步骤24，如果新和声NH的适应值小于最差和声GWH的适应值，则用新和声NH替换最差和声GWH，否则放弃新和声NH； 步骤25，设置当前更新代数G＝G+1，转到步骤13； 步骤26，将最优和声GBH中的Dn个优化参数存入到列表GP中； 步骤27，根据公式4计算出待修复像素集合RSet中所有像素的修复像素值： 其中，GPdj是列表GP中的第dj个优化参数；DIS表示计算两个像素之间距离的函数；AVhi是邻界像素集合ASet中的第hi个像素的像素值；AXhi是邻界像素集合ASet中的第hi个像素的坐标值，下标hi＝1,2,...,HL，且HL为邻界像素集合ASet的大小；AXmi是邻界像素集合ASet中的第mi个像素的坐标值，下标mi＝1,2,...,HL；PRVki是待修复像素集合RSet中的第ki个像素的修复像素值；PXki是待修复像素集合RSet中的第ki个像素的坐标值，下标ki＝1,2,...,KL，且KL为待修复像素集合RSet的大小； 步骤28，利用得到的待修复像素集合RSet中所有像素的修复像素值实现图像IM的修复。

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