基于PSO自适应正则化参数图像恢复的研究

图像恢复的根本目的是使降质图像趋向于复原或没有噪声影响的理想图像,当前的主要问题是如何在平滑噪声的同时保持图像的边缘和细节.文中提出了基于粒子群优化算法的自适应正则化参数图像恢复算法,与传统方法相比较,实验结果表明,文中方法在恢复效果上要优于传统的正则化方法、Lucy-Richardson 算法和维纳(Wiener)滤波器恢复,明显地克服模糊退化,同时也保护了图像的边缘等细节信息,图像纹路更加清晰,图像质量评价的ISNR好于传统方法.     

基于多尺度形态滤波的分水岭图像分割方法

采用多尺度形态滤波器对输入噪声图像及滤波后图像的梯度图像进行平滑，实现了消除噪声、简化图像、保持物体重要轮廓信息的作用．最后，给出一种改进的快速区域合并算法优化分割结果．实验证明，采用文中分割方法可以获得很好的分割结果。     

改进粒子群算法优化扩展卡尔曼滤波器电机转速估计

针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题, 提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点, 采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进, 将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理, 将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计。仿真实验表明, 与试探法、标准粒子群算法及遗传算法比较, 改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器能够有效提高转速估计的精度, 从而提高无速度传感器矢量控制系统的控制性能。     

基于中值和多尺度的组合优化滤波器

考虑到一般机器人视觉导航滤波算法的通用性和有效性比较差的缺点,结合中值滤波器和多尺度自适应融合滤波器这两种算法的优点,提出一种基于中值和多尺度的组合优化滤波器。算法首先应用中值滤波,然后进行多尺度滤波处理,最后根据最小平均绝对误差准则,将滤波后结果进行融合处理。实验结果表明：该算法能很好地滤除机器人道路图像各种常见的噪声,从而提高算法的有效性和通用性。     

贪心二进制狮群优化算法求解多维背包问题

针对经典的多约束组合优化问题——多维背包问题(MKP),提出了一种贪心二进制狮群优化(GBLSO)算法。首先,采用二进制代码转换公式将狮群个体位置离散化,得到二进制的狮群算法;其次,引入反置移动算子对狮王位置进行更新,同时对母狮和幼狮位置重新定义;然后,充分利用贪心算法进行解的可行化处理,增强搜索能力并进一步提高收敛速度;最后,对10个MKP典型算例进行仿真实验,并把GBLSO算法与离散二进制粒子群(DPSO)算法和二进制蝙蝠算法(BBA)进行对比。实验结果表明,GBLSO算法是一种有效的求解MKP的新方法,在求解MKP时具有相对良好的收敛效率、较高的寻优精度和很好的鲁棒性。     

基于粒子群算法的图像椒盐噪声去除算法

针对图像中的椒盐噪声消除问题,提出了一种基于粒子群算法的自适应开关中值滤波算法。提出的滤波器算法主要由两大阶段组成:噪声检测阶段和噪声滤除阶段。与标准中值滤波相比,提出的自适应开关中值滤波算法能够生成污染图像的噪波图。通过噪波图可以得到图像的污染和未污染像素信息。在滤除过程中,滤波器计算出未污染相邻像素的中值并且替换污染像素。仿真实验结果证实了所提算法的有效性,其能够有效地提高图像的峰值信噪比和图像质量;相比现有其他方法,所提算法的去噪效果更好。     

基于粒子群算法的柔性形态学滤波器

典型的中值和均值滤波器分别存在去噪不完全和使图像模糊的缺点,为此,提出了一个改进的柔性形态滤波器(ISMF),在保护细节的同时有效去除高斯和椒盐噪声。为定量分析该滤波器中参数和非线性约束条件,提出了一种改进的粒子群优化算法(msPSO),该算法具有更高的收敛速度和精度。实验表明经msPSO优化后的ISMF能够在峰值性噪比和形状误差上取得比较好的效果。     

一种基于人类视觉的模糊边缘敏感去噪方法

为了在消除噪声的同时保留或加强图像中的细节,提出了一种模糊边缘敏感去噪算法.该算法在有关人类视觉系统特性的基础上,结合模糊逻辑技术,判断像素所处的位置,并采用相应的滤波策略以进行噪声消除.实验结果表明,该算法在高斯噪声平滑、脉冲噪声消除以及边缘保留方面,相比其他一些算法,如传统的边缘敏感噪声消除算法以及模糊去噪算法,能提供更好的性能.     

基于改进狮群算法的云计算资源调度策略

针对云计算在运算过程中资源利用率低以及节点负载不均衡的问题,提出一种改进狮群优化算法的云计算资源调度策略.针对传统狮群算法易早熟收敛陷入局部最优以及算法收敛精度低的问题,通过余弦扰动因子以及双高斯变异函数对算法进行改进.数值仿真实验结果表明,改进后的狮群优化算法较好地平衡了算法的全局勘探能力和局部开发能力,提高了算法的全局收敛精度.建立云计算资源调度数学模型,并通过改进后的狮群算法对模型进行优化.     

模拟退火粒子群算法的Volterra主动噪声消除器

当Volterra滤波器的阶数较大时,滤波器的系数呈几何级数增长,实现困难。本文利用模拟退火粒子群算法优化二阶Volterra非线性滤波器系数,并将其用于管道噪声消除。该算法结构简单、运行速度快,有较强的全局搜索能力。数值仿真结果表明,该方法达到良好的非线性消噪效果。