分布视频编码中基于帧间相关性的自适应关键帧选取算法

针对分布式视频编码(DVC)系统中固定周期关键帧选取(PKFS)方法忽视了帧间相关性的缺陷,提出了一种自适应关键帧选取(AKFS)算法。利用图像特征点检测与匹配的方法,将相邻图像的非匹配点作为帧间相关性的近似,把累积或平均非匹配点数超过阈值的帧判定为关键帧。在此基础上,提出改进的帧内插方案,以适应不同长度序列组的边信息生成;将零运动强度的关联帧合并为一帧图像参与编解码,进一步提高了系统的压缩效率。实验结果表明,对于不同运动特性的序列,本文提出的算法可以明显提升边信息帧的重建质量,使系统的率失真性能提高0.9～2.0 dB,并有效降低了编码传输码率。     

二维最大类间方差和遗传算法在红外图像分割中的应用

为了改善红外图像的分割效果,将二维最大类间方差算法应用于红外图像分割,通过二维最大类间方差算法选取阈值将红外图像分为目标和背景,并结合遗传算法,利用遗传算法搜索最优解的能力,加快二维最大类间方差算法寻找阈值的速度,提高分割效率.     

基于背景差分法的交通事件智能检测系统

为快速、准确地检测出交通事故的出事地点,设计了基于前后背景差分的智能检测系统。通过研究一段时间内静态位置上的像素变化,并选取合适的阈值衡量变化程度,从而检测是否存在交通事件。在选取阈值方面,结合了运动目标分割中的背景减法和OTSU算法,并根据相邻帧间的相关性对原算法加以改进,获取了自适应效果较好的分割阈值,从而实现事故的智能检测。截取浙江省杭甬高速公路的交通视频图像进行仿真,结果显示,该系统达到了运行数据量少,检测速度快,准确性高的效果。     

基于量子粒子群算法的双阈值图像分割方法

为了提高图像分割效率,将量子粒子群算法QPSO应用于图像阈值分割领域,并在QPSO算法基础上提出了一种基于边界控制的量子粒子群阈值分割算法BQPSO.改进算法BQPSO引入了边界控制策略,使得飞越搜索区域的粒子不再聚集到区域的边界,而是回到搜索区域内边界附近的某一位置,保持了群体的多样性,有效地避免了算法陷入局部最优解,增强了算法的全局搜索能力.实验结果表明,与遗传算法GA、粒子群算法PSO和标准量子粒子群算法QPSO的阈值寻优结果相比较,BQPS0算法在运算效率、阈值搜索精度和稳定性以及图像分割效果等方面均具有明显的优势.     

基于小生境技术遗传算法的局部动态阈值选取

为有效地对受噪声影响的图像进行分割,引入了一种基于改进型遗传算法的局部动态阈值选取算法.该算法以灰度图的最大类间差作为适应度评价函数,将图像分割问题转化成一个最优化问题,利用遗传算法的全局优化的特点,在整个求解空间中搜索到最优分割图像的阈值.针对基本遗传算法的一些不足之处,利用小生境的思想,对其进行了一些优化.实验结果表明,基于小生境技术遗传算法的局部动态阈值选取方法具有较强的鲁棒性.     

H.264帧间编码模式选择快速算法

作者针对H．264帧间编码宏块模式选择计算复杂度较高的缺点,提出了一种模式选择快速算法。该算法根据帧间编码宏块的树状分割模式特点,应用了若干简单有效的终止搜索准则,并采用动态阈值以进一步加快模式选择的速度。模拟实验表明：提出算法减少了编码器无效遍历过程,在取得相近PSNR和比特率条件下。编码速度得到较大提高,适合实时视频应用。     

基于改进的二维Otsu法及PSO的火灾图像分割

针对传统的二维灰度直方图区域划分误差大和运算速度慢等问题,提出一种基于二维直方图和粒子群优化的阈值分割算法,即改进的二维最大类间方差法的粒子群优化算法.利用该算法在二维灰度空间上自适应搜索最优阈值,根据最优阈值对图像进行分割.选取森林火灾火焰图像,对其进行图像分割仿真实验.实验结果表明,该算法的分割效果较好,具有很好的抗噪性能,可有效提高运算速度,且实时性较好.     

基于最小二乘法拟合的Otsu快速图像分割方法

针对经典Otsu算法计算量大、实时性与抗噪性差的问题,提出了一种基于最小二乘法拟合的Otsu快速图像分割方法.首先,算法在实验图像有效灰度区间上选取9个均匀分布的灰度点,同时计算对应的类间方差数值;其次,利用最小二乘法对这9个点类间方差数值进行二次曲线拟合;最后对二次曲线二次求导,求取拟合曲线最大值时对应的阈值.实验结果表明,算法显著提高了计算速度与搜素效率,减少计算方差次数.     

应用改进布谷鸟算法优化多阈值图像分割

针对传统多阈值图像分割方法在寻找最优阈值过程中存在计算量大、计算时间长的问题,提出了一种基于改进布谷鸟算法的多闽值图像分割方法.首先,将教与学搜索策略引入布谷鸟算法,提高了算法的局部搜索能力;其次,选择当前种群中适应度值较优的精英解构建精英库并随机选择精英解指导搜索方向,强化优势经验的学习;最后,引入模拟退火机制选择鸟巢位置,有效避免了个体在寻优过程中陷入局部最优.选择了多幅不同类型的复杂多目标图像进行分割实验,并与布谷鸟算法、蛙跳算法、教与学优化算法及广义反向粒子群与引力搜索混合算法的分割结果进行对比分析.实验结果表明,该方法在分割准确性、计算时间和收敛性上均优于对比算法,能快速有效地解决复杂多目标图像的多阈值分割问题.     

基于遗传最大类间方差值选择的研究

目前对图像的阈值选取进行了改进,其中最大类间方差算法是使用最多的方法之一。该文在对该方法进行分析的基础上,采用改进的大津法,结合遗传算法的优点进行全局寻优,提出了一种改进的最大类间方差值的选取算法,能自动进行最大类间方差阈值的更优选取。实验表明,该方法对图像双峰问题有较好的效果,有效地解决了背景色和目标色的交叉现象。     

用小生境模拟退火算法求解热轧调度问题

建立了特殊生产工艺约束下热轧调度问题的非对称旅行商问题的数学模型,采用小生境模拟退火算法求解该模型,提出用小生境邻域构造法构造搜索子空间,以提高模拟退火算法的效率。实验结果表明小生境模拟退火算法能够更快地找到更好的解,并优于局部搜索算法和传统模拟退火算法。     

基于模拟退火算法的电源规划

针对电源规划最优方案设计问题,利用模拟退火算法和等微增率模型对优化目标进行了合理探讨。为了取得经济上的正确评价,将不同时刻的资金折算为同一时刻的资金进行了比较。在系统峰值负荷增长30%等条件下规划增装机组的类型和数量,使用模拟退火算法经过多次计算得出一组较优解。为了得到典型日第12 h和第24 h现有系统各机组的最优负荷分配方案,利用等微增率模型进行求解,并采用模拟退火算法提高数据的精度,最终实现了电源规划方案的优化。     

Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法

针对标准飞蛾扑火优化算法存在的易陷入局部最优陷阱、全局寻优能力不足的问题,借鉴混沌序列、模拟退火算法和遗传算法,提出Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法.首先,通过Tent混沌序列初始化种群,增加种群多样性;然后对当前最优解增加扰动产生新解,并与当前最优解按比例杂交相加,根据模拟退火算法中的Metropolis准则判断是否接受杂交后的新解,最终获得最优解.分别使用复杂高维基准函数和航迹规划问题测试算法性能.其中,6个复杂基准函数寻优测试结果表明,对于10维基准函数,该算法经过约0.25秒收敛到最优值;对于50维基准函数,该算法经过约0.5秒收敛到最优值.与标准飞蛾扑火优化算法和其它智能优化算法相比,该算法能够有效跳出局部最优解,寻优精度更高,收敛速度更快.航迹规划仿真表明,对有4个禁飞区和2个威胁源的空域环境,该算法经过大约100次迭代可以得到最优航迹,与标准飞蛾扑火优化算法相比精度更高,具有实际应用价值.因此,该算法具有更好的寻优性能.     

利用改进模拟退火算法反演甘肃兰州地区地幔转换带导电模型

地磁测深一维反演可以获得地磁台站下方地球深部电导率结构。将改进模拟退火算法应用于地磁测深数据的反演,并将基于反演过程中的所有优质解进行统计分析得到的期望值作为模型最优解。地磁测深合成数据的一维反演测试结果表明:对于无噪声的理论数据,传统模拟退火算法可以恢复出真实的电导率剖面; 存在噪声时,相较传统模拟退火算法,改进模拟退火算法可以有效克服噪声影响,并在噪声低于可接受的水平时,得到非惟一模型参数的可靠估计结果。对兰州台站的实际数据反演结果表明:在地磁测深敏感的深度范围内获得了与前人一致的电导率剖面; 但是在地幔转换带下层,反演得到的电导率偏低。结合岩石物理实验结果,推测兰州地区地幔转换带下层可能是干冷的,周围地区深部地幔柱可能影响不到兰州地区深部热状态。     

基于MRF的SMT焊点区域分割的研究

基于马尔可夫随机场（MRF）图像分割模型,该文提出了一种能够较好分割出表面贴装技术（SMT）焊点区域的分割算法,即基于Gibbs采样的模拟退火算法,并讨论了影响图像分割效果的主要因素,最后将该算法与传统的Gibbs采样算法以及模拟退火算法进行比较。实验结果表明,该算法通过少量人工干预、降低采样维度,从而减少了优化收敛时间,能最快地收敛到全局最优,分割成功率较高,结果较为精确,为进一步的焊点质量分析提供了保证。     

单纯形—模拟退火算法

在简要介绍单纯形法基础上,针对模拟退火算法存在收敛慢、费机时较多的缺陷,将单纯形法与模拟退火算法有机地结合起来,形成一种新的改进造型的优化算法－单纯形－模拟退火算法,以加快速敛速度,提高解的质量,是单纯形法与模拟退火算法各自特点的综合,并通过算例进行了验证。     

遗传模拟退火算法用于浅海声速反演的仿真研究

研究了浅海声速反演中经验正交函数的参数寻优算法.通过数值仿真分析了模拟退火算法和遗传算法的优缺点,并在此基础上,提出了将二者相联合而得到遗传模拟退火算法,数值算例验证了该算法兼备二者的优点,克服了它们的缺点.以射线理论为基础,应用遗传模拟退火算法,仿真计算了浅海2种声速分布下的声速反演问题,取得了较好的结果.该方法具有不依赖初始条件且解为收敛等特点.     

一种新的自适应退火遗传算法

在函数的全局优化算法中,模拟退火算法和遗传算法的结合可较好地改善算法的性能。基于这个思想提出一种新的自适应退火策略用于遗传算法中选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了自适应处理,以进一步改善算法的稳定性和收敛性。基于典型算例的仿真结果验证了该算法对高维复杂函数最优化的有效性和高效性,其性能明显优于传统遗传退火算法、改进的进化规划方法。     

病态条件下的逆卷积问题及其多参数最佳化解

给出一个多参数最佳化解决方法，该方法采用模拟韧化最佳化技术，将病态逆卷积问题分解为多参数最佳估计问题，成功地解决了相应的病态条件问题，最后用一个简单的计算机仿真例子说明了该方法。     

快速模拟退火算法及矿井通风网络全局优化

提出了一种新的快速模拟退火算法;在对其性能测试的基础上．将其成功地应用于矿井通风网络全局优化设计．结果表明;该算法能有效地求解传统的确定性方法所不能凑效的全局最优解问题;而且同传统的模拟退火算法相比,具有更高的计算效率。