基于量子粒子群算法的Ostu图像阈值分割

二维Ostu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Ostu方法计算量大的特点,采用量子粒子群算法来搜索最优二维阈值向量,每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过各个粒子的飞行来获得最优阈值.结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Ostu方法的实时应用.     

基于改进粒子群算法的二维阈值图像分割*

二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。针对二维Otsu方法计算量大的特点,采用量子粒子群算法来搜索最优二维阈值向量, 每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过各个粒子的飞行来获得最优阈值。结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Otsu方法的实时应用。     

基于粒子群和二维Otsu方法的快速图像分割

二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法.针对二维Otsu方法计算量大的特点,采用粒子群算法来搜索最优二维阈值向量.每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过粒子群之间的协作来获得最优阈值.结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且计算量大大减少,达到了快速分割的目的,便于二维Otsu方法的实时应用.     

粒子群算法在二维Otsu图像分割中的应用研究

研究图像识别优化提取目标问题,噪声影响使图像目标识别精度差,效率低.传统Otsu算法的阈值的选取大多采用穷尽的搜索方式,运算效率较低,抗噪能力不强,容易产生误分割.为了提高图象分割效率和分割精度,提出一种粒子群优化算法的二维Otsu图像分割方法.方法首先对图像进行去噪处理,绘制出图像的二维直方图,根据二维直方图信息选取适当灰度值作为混沌粒子群算法中的初始粒子,每个粒子代表一个可行的二维阈值向量,通过粒子群之间的协作来获得最优阈值,可采用最优阈值划分像素,实现图像分割.实验结果表明,相对于传统Otsu图像分割算法,不仅得到了更高的图像分割精度,计算量也大大减少,提高分割效率,有利于提高图像处理的实时性,也证实了将粒子群算法用于阈值分割是可行的.     

用模拟退火思想的粒子群算法实现图像分割

采用了一种模拟退火思想的粒子群算法与最大类间方差法相结合的快速阈值分割法对图像进行分割.用粒子群优化算法来搜索阈值向量,每个粒子代表一个可行的阈值向量,通过粒子间的协作来获得最优阈值.为了提高收敛速度,把模拟退火的思想应用在粒子群算法中,最后仿真结论表明,该方法在继承标准粒子群算法原理简单、易于实现、协同搜索等优点的同时,还避免了标准粒子群算法的收敛速度慢问题,有更强的寻优能力,得到理想的结果的同时计算量大大减少.权衡分割精度和计算效率两个方面,文中方法不失为一种实用有效的图像分割算法.     

基于积分图和粒子群优化的肤色分割

为了更快地将肤色区域从图像中分割出来,在二维Ostu方法的基础上,提出了一种将积分图和粒子群优化相结合用于寻找最优分割阈值点的新方法。该方法通过对经过颜色补偿后的图片在YCbCr颜色空间中用二维高斯肤色模型计算肤色概率图,根据二维Ostu算法确定粒子群优化的目标函数,将积分图的方法用于粒子群优化中目标函数的计算,在有效地获取最佳阈值点的同时减少了计算量。实验表明,该方法能有效并且快速地分割出肤色区域。     

基于鱼群算法的图像阈值分割*

本文提出了一种基于鱼群算法的二维阈值图像分割的新方法。传统的二维Otsu方法考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。针对Ostu方法的计算量大、运行时间长的缺陷,采用鱼群算法来搜索最优二维阈值向量,通过鱼群追尾行为获得最优阈值。实验结果表明,所提出的方法不仅能得到理想的分割结果,而且分割速度快。     

基于粒子群优化算法的最佳熵阈值图像分割

研究图像的空间信息和灰度的信息图像分割,从中提取感兴趣的目标.针对传统阈值算法虽然考虑了图像的空间信息,但是由于解空间维数增加,搜索范围增大,导致了计算时间延长,求解最优阈值的速度较低,同时传统二维熵的计算中只考虑了像素的概率,忽略了灰度的概率,导致分割不准确.为了充分利用灰度图像的灰度信息和空间信息,提高分割精确度和最优阈值的求解速度,提出一种基于粒子群算法的阈值分割方法(PSO-SDAIVE算法).算法对传统的二维直方图进行改进,生成差值属性灰度直方图,同时对灰度均值和二维熵的计算进行改进,生成空间差值属性信息值熵(SDAIVE),最后用粒子群算法来搜索SDAIVE的最大值.对头部CT图像进行分割进行了仿真,实验结果表明,能够对图像进行准确的分割,而且运行时间明显较短,证明粒子群优化的图像分割算法是可行和有效的.     

用模拟退火思想的粒子群算法实现图像分割

采用了一种模拟退火思想的粒子群算法与最大类间方差法相结合的快速阈值分割法对图像进行分割。用粒子群优化算法来搜索阈值向量,每个粒子代表一个可行的阈值向量,通过粒子间的协作来获得最优阈值。为了提高收敛速度,把模拟退火的思想应用在粒子群算法中,最后仿真结论表明,该方法在继承标准粒子群算法原理简单、易于实现、协同搜索等优点的同时,还避免了标准粒子群算法的收敛速度慢问题,有更强的寻优能力,得到理想的结果的同时计算量大大减少。权衡分割精度和计算效率两个方面,文中方法不失为一种实用有效的图像分割算法。     

基于量子空间的粒子群算法在图像分割中的应用研究

研究图像的空间信息和灰度的图像分割,从中提取感兴趣的目标.传统的粒子群算法后期容易陷入早熟收敛状态,阈值选取时不能保证概率为1时收敛到全局最优解,导致计算时间延长,计算量增大,运算效率较低,抗噪能力差,最终造成分割效果不好.为了提高图像分割效率和分割精度,提出一种基于量子空间的粒子群算法的图像分割算法( QDPSO算法).该方法通过最优阈值来划分像素,实现图像分割.实验结果表明,与传统的粒子群分割算法相比,该算法不仅得到了更高的分割精度,还大大减少了计算量,能够一定程度上改善图片分割的效率和质量.     

含维变异算子的量子粒子群算法

针对粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种新的量子粒子群优化算法--含维变异算子的量子粒子群算法(QPSODMO).计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异,让所有粒子在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上.对测试函数所做的对比实验表明,所提出的QPSODMO增强了全局搜索能力,克服了PSO算法易于收敛到局部最优的缺点,也优于原始的量子粒子群算法.     

融合Powell搜索法的粒子群优化算法

为了进一步提高多模态函数寻优的效率,提出一种融合Powell搜索法的粒子群优化算法.将PSO算法的全局搜索能力与Powell法的强局部寻优能力有机地结合起来,在保证求解速度,尽可能找到全部极值点的同时提高了解的精确性.由于该算法只利用了函数值信息而不需要计算导数,是求解可微和不可微多模态函数优化问题的通用方法.仿真实验表明了新混合算法的有效性.     

Simultaneous image color correction and enhancement using particle swarm optimization

Color images captured under various environments are often not ready to deliver the desired quality due to adverse effects caused by uncontrollable illumination settings. In particular, when the illuminate color is not known a priori, the colors of the objects may not be faithfully reproduced and thus impose difficulties in subsequent image processing operations. Color correction thus becomes a very important pre-processing procedure where the goal is to produce an image as if it is captured under uniform chromatic illumination. On the other hand, conventional color correction algorithms using linear gain adjustments focus only on color manipulations and may not convey the maximum information contained in the image. This challenge can be posed as a multi-objective optimization problem that simultaneously corrects the undesirable effect of illumination color cast while recovering the information conveyed from the scene. A variation of the particle swarm optimization algorithm is further developed in the multi-objective optimization perspective that results in a solution achieving a desirable color balance and an adequate delivery of information. Experiments are conducted using a collection of color images of natural objects that were captured under different lighting conditions. Results have shown that the proposed method is capable of delivering images with higher quality.     

粒子群和人工鱼群混合优化算法

提出基于粒子群的人工鱼群混合优化算法,该算法综合利用人工鱼群算法的良好全局收敛性和粒子群算法的局部快速收敛性、易实现性等优点,克服人工鱼群算法收敛速度慢及粒子群算法后期全局收敛差的缺点,发挥了两者的优越性,并成功应用于求解具有变量边界约束的非线性的复杂函数最优化问题和求解复杂化学方程根的问题。仿真结果表明,混合粒子群算法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度。     

基于多维信息特征映射模型的在线学习路径优化方法

针对目前在线学习路径优化方法存在学习路径与学习者匹配度不高的问题,首先构建在线学习路径的多维信息特征映射模型(MIFMM),该模型根据学习者与学习资源的多维信息特征建立,融合了kolb学习风格和学习资源类型信息;然后设计双映射二进制粒子群优化算法(DMBPSO),DMBPSO算法根据进化因子ef将学习路径推荐过程分为收敛和跳出局部最优两种进化状态,采用与进化状态特征相匹配的映射函数选择策略,并对惯性权重进行动态非线性调整,提高学习路径推荐性能;接着将MIFMM模型与DMBPSO算法相融合提出基于多维信息特征映射模型的在线学习路径优化方法(MIFMM-POA);最后将MIFMM-POA方法与其他4种粒子群算法为核心的学习路径优化方法相比较,从寻优精度、寻优过程与寻优时间3个角度进行分析,实验表明MIFMM-POA方法是优化学习路径的有效方法.     

二阶微粒群算法

为了提高标准微粒群算法的全局收敛性,提出了一种新的微粒群算法——二阶微粒群算法.首先,介绍了二阶微粒群算法的引入,分析了其收敛性,并且研究了其参数的选择范围.其次,在分析二阶微粒群算法的进化方程的基础上,引出了具有随机惯性权重的标准微粒群算法.再次,在二阶微粒群算法中加入振荡因子来调整微粒的速度变化率,更好地使二阶微粒群算法收敛于全局最优.最后,利用这几种改进方法对典型测试函数进行仿真,实验结果表明,这些方法能够有效克服早熟问题,在全局收敛性和收敛速度方面均优于标准微粒群算法.     

基于微粒群算法与模拟退火算法的协同进化方法

提出了一种基于模拟退火与微粒群算法的协同进化方法,利用了微粒群算法的易实现性、局部快速收敛性以及模拟退火算法的全局收敛性.通过两种算法的协同搜索,可以有效克服微粒群算法的早熟收敛.仿真结果表明,本文的协同进化方法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度.文章从理论上证明了该方法以概率1收敛于全局最优解.     

基于分块互信息和量子粒子群算法的图像配准

多模图像的配准是图像融合等图像处理需要先行解决的问题.本文提出了一种基于分块互信息和量子粒子群的配准方法,在配准中利用分块互信息值为相似性测度,并用量子粒子群算法求解配准所需的空间变换参数.实验表明:该方法能够避免陷入局部极小值而且速度得到明显改善,其运用于多模图像配准,可以得到理想的效果.