采用改进遗传算法优化FIR数字滤波器设计

FIR数字滤波器的最优化设计可以抽象成一个多维连续函数求极值的问题,因此可以采用遗传算法求解。针对传统遗传算法存在的容易早熟收敛的问题,提出一种改进策略,从交叉变异的概率和算子两方面对算法进行改进,并通过测试函数验证了改进策略的可行性。分别在最小二乘（LS）、最大误差最小化（MM）和均方误差最小化（MMSE）准则下,采用改进遗传算法进行FIR数字低通滤波器最优化设计,实验结果显示在不同优化准则下设计的滤波器都表现出了良好的性能,证明了改进算法的通用性和有效性。     

基于PGF检测的改进彩色图像滤波方法

针对彩色图像中的噪声污染问题,提出一种改进的开关自适应矢量滤波方法。通过对噪声图像进行同组滤波器检测得到滤波窗口内满足检测条件的噪声像素个数,当满足条件的像素个数较少时,直接对检测出的噪声进行矢量中值滤波,当满足条件的像素个数较多时,采用改进的自适应矢量中值滤波器进行2次检测后再滤波。实验结果表明,该方法能提高噪声检测的准确性,并能更好保护滤波的细节。     

遗传算法交叉和变异操作的模糊优化

该文针对遗传算法存在的问题,在总结了有关交叉和变异操作的启发性知识的基础上,给出了交叉概率、交叉点位置和变异概率的模糊优化规则,提出了一种新的基于模糊控制器的遗传算法(FCGA)。对三个函数的优化结果表明:FCGA不仅能够有效克服早熟收敛,而且提高了算法的收敛速度。     

遗传算法的编码机制研究

对遗传算法中的编码机制了研究，分析了二进制与十进制编码在搜索能力和保持种群稳定性上的区别。仿真结果证实了该结论。     

基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波方法

滤波是整个图像处理过程中的一个重要环节。矢量中值滤波方法在彩色图像滤波中使用广泛。为了达到更好的滤波效果,针对彩色图像中噪声的特点和传统滤波方法存在的不足,提出了一种改进的基于滤波器叠加的彩色图像矢量中值滤波算法。该算法借助矢量中值滤波方法的优点,使用双滤波器进行叠加,对彩色图像实现滤波。实验结果表明,该算法实现简单,运算量小。滤波过程中能在抑制噪声的同时很好地保留原图像信息。利用滤波器叠加,取得了较好的滤波效果。     

基于改进遗传算法的机器人路径规划

标准遗传算法在解决各类优化问题中获得成功,但它在具体的应用中由于缺乏对特定知识的利用,其性能有待提高.针对机器人路径规划的实际应用,通过优化设计标准遗传算法中的交叉算子和变异算子,提出一种应用于机器人路径规划的改进型遗传算法.在把地图特征信息引入遗传算子的操作过程中提高了算法的进化效率.计算机仿真实验结果证明该算法在收敛速度、最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高.     

一种改进型的自适应基本矢量方向滤波器

基本矢量方向滤波器BVDF(Basicvectordirectionalfilter)是保护彩色图像色调的一种经典的矢量滤波器,主要用于消除彩色图像中的脉冲噪声和色调异常的噪声(vectorswithatypicaldirections),但它没有考虑在滤波器窗口内象素之间的空间距离对滤波效果的影响。根据人类视觉感知,在一个滤波器窗口中,即使二个象素具有相同的颜色值,其中离中心象素较近的象素应当对中心象素影响较大,而距离较远的象素对中心象素影响较小。基于此,论文试图将空间距离对滤波效果的影响量化,提出了一个基于心理距离的加权公式,并结合传统的基本矢量方向滤波器BVDF,构造出了相应的新的基于空间距离加权的自适应基本矢量方向滤波器。实验表明,新的自适应基本矢量方向滤波器,在抑制脉冲噪声、色调保持、细节或边缘保护方面,胜过传统的基本矢量方向滤波器BVDF。     

基于模式定理的遗传算法交叉和变异概率上限

基于模式定理的推广形式，给出含有选择、交叉操怍遗传算法一致交叉概率的上限，以及含有选择、交叉和变异操作遗传算法单点变异和一致变异概率的上限，分折了含有联赛选择、一致交叉操作遗传算法运行前期和后期对优良模式的影响，并用8位陷阱函数验证了上述结论的正确性，该结果可用于指导遗传操作与控制参数的设计。     

遗传算法种群多样性的分析研究

种群的多样性是遗传算法法进化的前提条件，本文提出用种群方案方差和熵两个量来全面刻画遗传算法中的种群的多样性，分析了选择，交换和变异三个主要算子对种群方差和熵的影响，同时比较了编码机制对种群多样性的影响，得出一些重析结论。     

基于四元数旋转的开关型矢量中值滤波器

矢量中值滤波器是一种经典和高效的矢量滤波器,主要用于消除彩色图像中的冲击噪声。然而VMF没有区分细线条和噪声的能力,它往往把细线条当成噪声而过滤掉。本文利用四元数旋转理论,模仿Laplacian算子,提出一种用于检测彩色图像中的冲击噪声的算法,并结合传统的VMF构造出一个新颖的开关型矢量中值滤波器。实验结果表明,新的滤波器不仅能有效地保护细线条和边界等细节信息,而且其滤波性能也明显胜过传统的VMF和一些经典的及最近开发的矢量滤波器。     

一种基于遗传算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪方法

提出了一种基于遗传算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪方法。该方法利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中可能出现的位置,以该位置为中心,建立候选的目标搜索区域。以跟踪目标的灰度统计特征为模板,以Bhattacharyya系数来度量目标模板与候选目标区域的相似性,并以此相似性作为遗传算法适应度函数,以候选目标中心坐标作为参数编码,利用遗传算法进行匹配搜索,最终获得最佳候选区域中心位置,同时以该位置作为观测值,进行下一帧预测。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于模糊推理的彩色图像噪音消除算法

为有效消除彩色图像在采集和传输过程中出现的随机脉冲噪音,提出了一种基于模糊推理的矢量中值滤波算法。该算法通过设计的模糊规则判断当前滤波窗口对应是否为细节区域,采用不同参数的经典矢量中值滤波进行处理。若未被判断为噪音时,原滤波窗口中心像素会保留。通过与目前常见的各类矢量滤波算法进行比较,该算法在图像细节的保留上有较好效果。     

一种基于多尺度噪声检测的图像中值滤波器

介绍了标准中值滤波与有效中值滤波的概念,提出了一种基于自适应多尺度噪声检测的中值滤波器,可用于恢复被椒盐脉冲噪声污染了的图像。滤波器将输入图像像素分为有效信号类、脉冲噪声类和恒定区域类,对各类像素采用不同的方法进行滤波处理。实验结果证明,本文算法的性能比现存的其它许多算法有了显著的提高,而且便于实现。     

基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法

为了获得有效的属性最小相对约简,提出了一种基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法。该算法将核引入遗传算法的初始群体来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性,并且对交叉概率和变异概率进行了新的设计。设计中既考虑到进化代数对算法的影响,又考虑到每代中不同个体适应度对算法的作用。最后通过两个经典算例进行了验证,无论在约简的准确性上,还是平均运行代数上都取得了较好的结果。     

基于梯度信息指导交叉的遗传算法

针对基本遗传算法在解空间中盲目选取交叉个体,导致算法在后期搜索能力差、收敛速度慢的缺点,提出了一种基于梯度信息指导交叉的遗传算法。该算法通过确定当前种群中目标个体的最速下降方向,选取该方向下的一个有效范围,在该有效范围内选择个体与目标个体进行交叉操作,使交叉后的子代不断向最优解靠近,有效地保证了交叉操作的目的性和可行性。四个典型测试函数的仿真实验表明,该算法显著加快了遗传算法的寻优速度,提高了遗传算法定位最优解的精度。     

基于非局部平均滤波的冲击噪声图像恢复算法*

针对随机值冲击噪声污染图像的恢复问题,研究了冲击噪声环境下的非局部平均滤波模型,并在模糊权重非局部平均滤波算法的基础上加以改进,解决了原算法在低噪声比率下恢复性能欠佳以及算法时耗过高的问题。改进之处如下：第一,提出了一种信赖度参数设置准则,并在该准则指导下设置了新的信赖度门限参数;第二,根据冲击噪声模型特点重新规划了滤波策略,提升了算法的运算效率。大量实验数据证明,所提算法无论在低噪声比率还是高噪声比率下均能有效去除冲击噪声,尤其对于纹理性较强的图像有显著的去噪效果。同时,所提算法拥有较高运算效率,实用性得以提高。     

改进量子遗传算法及其在FIR滤波器设计中的应用

在对遗传算法和量子遗传算法分析和比较的基础上,提出了一种改进的量子遗传算法,并通过典型函数的优化验证各算法性能的优劣。将改进的量子遗传算法应用于优化求解频率取样法设计FIR滤波器过程中的过渡点样值,实验结果表明算法可以得到更佳的设计参数。     

基于svc和wavelet-transform的图像脉冲噪声自适应新滤波器

利用小波变换Wavelet Transform可以检测信号奇异点的原理,提出了一种基于WT的脉冲噪声检测方法,并把这一方法与支持向量分类器SVC脉冲噪声检测方法相结合,提出了一种改进的SVC图像脉冲噪声滤波器。实验表明,这一改进的SVC脉冲噪声滤波器的滤波效果比原先的SVC滤波器有明显的改善。     

基于脉冲耦合神经网络的彩色图像滤波新方法

通过对脉冲耦合神经网络(PCNN)工作机理的分析,建立一个在HIS色彩空间上的一种基于脉冲耦合神经网络的彩色图像去噪算法及模型.计算机仿真表明采用基于PCNN的矢量中值滤波法能够有效去除图像中的噪声,并且能够更好地保护图像细节,较传统彩色图像去噪方法有较明显的优越性.