基于量子粒子群优化算法的图像分割方法

利用量子粒子群优化算法(QPSO)对二维Fisher准则图像分割评价函数进行了全局优化,提高了分割阈值的求解速度。并针对量子粒子群优化算法存在收敛性差、易早熟的问题,提出了量子粒子群优化算法和邻域搜索双重寻优的改进算法。实验结果表明,改进后的分割方法具有良好的分割效果和求解速度。寻找到的最佳阈值与二维Fisher准则函数算法完全相同,而阈值求解时间只有二维Fisher准则函数算法的1/3。     

基于克隆粒子群算法的图像分割方法

最大熵阈值法是目前图像分割中应用最广泛的方法之一。为了快速准确地自动确定图像分割阈值,把克隆选择算法和粒子群算法相结合,提出克隆粒子群优化算法。利用这种改进方法对最大熵图像分割函数进行全局寻优。克隆选择算法和粒子群算法的结合克服了各自的缺点,克隆选择的多样性补偿了粒子群的多样性差的缺点,粒子群的快速性补偿了克隆选择的收敛速度慢的缺点。克隆粒子群方法克服了传统遗传算法易出现早熟、陷入局部最优等的问题,加快了图像分割函数收敛速度,最后能够快速准确地得到图像分割的最佳阈值。实验表明,改进后的算法分割速度较快,易于收敛到最优解,并且得到的分割阈值更加稳定。     

基于尺度相关的CCD图像小波去噪方法研究

根据信号与噪声在小波变换下表现出的不同的传播性质,提出了一种基于空域相关的CCD图像去噪方法.该方法通过计算相邻尺度小波系数乘积的累积直方图来确定阅值,再利用改进的阈值函数对小波系数进行阈值处理.实验结果表明,该算法在有效去除噪声的同时,能够较好地保留图像的细节信息.     

基于改进PSO算法的Otsu快速多阈值图像分割

为了确定图像分割的最佳阈值,基于改进粒子群优化算法,提出了一种快速多阈值图像分割方法。首先引入独立峰值将直方图划分为若干区域,然后在各个区域使用最大类间方差法得到优化的目标函数,用具有非均匀变异特性和雁群飞行启示的线性递减惯性权重粒子群算法对目标函数进行优化,得到分割的最佳阈值,并用该阈值对图像进行分割。将分割结果与常规最大类问方差法的多阈值分割结果相比较,证明该算法不仅可以正确地实现图像分割,并可使分割速度大大提高。     

基于量子衍生参数估计的医学超声图像去斑算法

 本文提出了一种基于量子衍生参数估计的医学超声图像去斑方法.通过对对数变换的超声图像小波系数建模,提出了一种带自适应参数的概率分布函数.该方法充分考虑了小波系数的尺度间相关性,利用父-子代小波系数的归一化乘积,首次在高频子带中引入量子衍生信号与噪声出现概率.并利用贝叶斯估计理论,提出了一种基于量子衍生参数估计的自适应收缩函数.实验结果表明本方法较相关算法具有更好图像细节保持能力,去斑效果显著.     

基于信息熵和改进粒子群算法的医学图像分割方法研究

针对传统的医学图像分割算法存在组织边缘模糊、灰度不均匀和图像噪声高的问题,将信息熵和改进的粒子群算法相结合,提出了一种基于信息熵和改进的粒子群算法的医学图像分割方法,在确保信息熵最大的条件下,实现医学图像的最佳阈值分割.将信息熵最大化作为适应度函数,通过改进的粒子群算法优化获得最佳分割门限,实现医学图像的最佳阈值分割.选择不合噪声和含噪声的脑部图像为研究对象,通过直观分析、客观分析和分割速度分析发现,提出的新方法在很大程度上克服了传统医学图像分割算法存在的缺陷,分割速度和精度得到显著提升;与此同时,新的算法具有很强的鲁棒性和抗噪声能力.     

一种基于尺度相关的小波图像去噪方法

本文根据信号与噪声在小波变换下表现出的不同的传播性质,提出了一种基于空域相关的图像去噪方法。该方法通过计算相邻尺度小波系数乘积的累积直方图,确定阈值,再通过利用改进的阈值函数对小波系数进行阈值处理。通过试验结果表明,本文的算法在有效去除噪声的同时,能够较好的保留图像的细节信息。     

改进协同量子粒子群优化算法在流水车间调度中的应用

作为一类典型的调度问题,流水车间调度是N-P难调度问题,因而引起了众多研究者的兴趣。本文提出了一种改进的协同量子粒子群优化算法,该方法中定义了量子角的表达式,所有的子种群采用优化协同模式以确保算法收敛,采用扰动机制避免算法陷入局部最优,运用了综合学习策略以提高种群的多样性。改进的协同量子粒子群算法应用于流水车间调度,仿真结果验证了改进算法能改善全局收敛能力。     

语音编码中的新阈值小波去噪算法

为提高语音信号的编码质量和节省宽带资源,文中在传统的CVSD编码中加入了小波闻值去噪方法.首先讨论了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,然后提出了一种改进方案.该方案在阚值函数中加入因子,可以自适应地减少阈值函数中的恒定偏差,最后对重构后的语音信号再进行CVSD的编译码.Matlab仿真实验证明了该改进方案的有效性和优越性.     

改进小波阈值函数的语音增强算法研究

在小波阈值语音增强算法中,阈值函数是一个重要的部分,其直接决定着语音增强效果的好坏,但现存的阈值函数存在着不连续、计算复杂、不同分解层函数形式固定等问题。为了解决上述问题,本文提出了一种可根据小波分解尺度自适应调整,同时具有调整参数的改进连续阈值函数。该阈值函数在小波域对带噪语音信号的小波系数进行处理,通过遗传算法获取最优解,重构处理后的最优小波系数得到增强的语音信号。本文在仿真与真实环境下进行了实验,改进的阈值函数较传统的阈值函数在信噪比、均方误差以及语音信号主观评价三个方面均得到了提升。实验结果表明,改进小波阈值函数的语音增强算法能有效提升语音信号的可懂度和整体质量。