QPSO算法和Powell法结合的多分辨率医学图像配准

图像配准一直是图像研究领域的热点话题,互信息的配准方法由于其精度高、鲁棒性强等特点,成为图像配准中的常用方法。但其目标函数存在局部极值问题。针对这个问题,提出一种量子行为的粒子群优化算法(QPSO)和Powell法相结合的多分辨率搜索优化算法。QPSO参数个数少,其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间,能保证算法的全局收敛,因此可以有效地解决Powell算法的缺点。该算法将量子行为的粒子群优化算法(QPSO)与Powell法结合起来对二维的MRI图像进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地克服互信息函数的局部极值问题,并提高了配准精度和速度。     

基于高斯扰动量子粒子群优化的图像分割算法

研究图像提取问题,在处理由不同种类纹理区域组成的彩色图像时,针对克服量子粒子群优化(QPSO)聚类算法由于早熟现象导致图像分割过程中难以计算出精确纹理区域,为了能准确提取图像目标和提高精度,提出了基于高斯扰动的量子粒子群优化(GQPSO)的新型聚类算法.受益于高斯扰动,GQPSO 改善了 QPSO 固有的多样性下降和陷入局部早熟的问题,而快速逼近全局最优解.对 Berkeley Segmentation 数据库中的 6 幅图像的分割实验结果表明,相比于 PSO 和 QPSO,GQP-SO 的聚类效果和性能均有明显改善.     

基于量子粒子群算法的收敛性研究

对基于量子行为的粒子群算法(QPSO)的收敛性进行分析.QPSO算法不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛性.通过四个经典的基准函数对算法进行测试,将QPSO算法与PSO算法进行深入比较.通过实验结果表明.QPSO算法在收敛性能上大大优于PSO算法.     

基于分散微粒群算法的二维模糊最大熵图像分割

该文研究了基于二维模糊信息熵的图像分割方法,针对二维模糊信息熵图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出了基于优化微粒群算法的二维最大熵图像分割方法。DPSO算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索得到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。同时,为了避免该算法收敛到局部最优解的问题,在算法中引入了变异策略。通过实验显示了该算法在收敛性和计算效率上较QPSO在内其它优化算法具有更好的优越性。     

基于量子粒子群算法的多方法协作优化方法

介绍粒子群算法和具有量子行为的粒子群优化算法QPSO(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization).针对QPSO在处理高维复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,提出了基于QPSO算法的多方法协作优化算法,将QPSO算法与进化规划EP(Evolutionary Programming)算法协作.实验结果表明,改进算法在收敛性和取得最优值方面优于PSO算法和QPSO算法.     

具有分工策略的量子粒子群优化算法

基于量子行为的粒子群优化算法是一种随机的全局优化搜索新方法.介绍了PSO算法和QPSO算法,在对QPSO算法和基于分工策略的PSO算法分析的基础上,提出了基于分工策略的QPSO算法,然后对新算法进行实验.实验结果表明,新算法在收敛性和取得最优值方面优于基于分工策略的PSO算法.     

基于量子行为粒子群优化算法的图像插值方法

传统图像插值方法简单,容易实现,但经过插值后的图像会增加一定的虚假内容,导致图像模糊。为提高插值图像的质量和图像的分辨率,提出一种基于量子行为粒子群优化（QPSO）算法的图像插值方法。该方法利用QPSO算法在以传统插值图像为基础形成的解空间中,寻找符合目标函数的最优高分辨率图像。实验证明,该方法实用、可行,且能得到质量较好的插值图像。     

基于QPSO算法的3D多模医学图像配准

基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强的特点。但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,给配准的优化过程带来了很大的困难。把量子行为的粒子群优化算法（QPSO）应用到了3D医学图像配准中。QPSO不仅参数个数少,其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间,因此能保证算法的全局收敛。实验结果表明,该算法能够有效地克服互信息函数的局部极值,大大提高了配准精度,与美国Vanderbilt 大学的“金标准”比较,达到了亚像素级的精度。     

基于HSI变换和QPSO变换的图像融合算法

提出了一种基于HSI和QPSO（即基于量子行为的粒子群优化算法）的图像融合方法,HSI变换方法对多光谱图像和全色图像进行融合会丢失较多的光谱信息。利用QPSO算法来求解HSI变换中光谱强度分量的最优变换问题。由于采用了QPSO算法,使最后变换后的图像与多光谱图像和全色图像都有很强的相关性。实验表明,此方法所得到的融合图像优于传统HSI变换。     

基于量子行为的微粒群优化算法的图像分割

在图像处理中提出的图像颜色分割是一个重要性和具有挑战性的难题。当一幅图像中包含相似的和(或者)非固定的纹理区域时,难以计算出精确的纹理区域和分割区域的最优的数目。在这篇文章中,寻找出了一种实用而广泛的图像分割方法——基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像颜色分割方法,把图像分割问题看作一个最优化问题,并且采用QPSO的进化策略聚类颜色特征空间中的区域。QPSO不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。文中给出了三幅图像的分割效果,证明了QPSO算法在自动的和无监督的颜色分割上具有很好的效能。     

关于多处理机调度问题的量子粒子群算法研究

对多处理机调度问题建立数学模型,提出了将量子计算和粒子群算法相结合的方法来解决这类调度问题,该方法不仅寻优速度快,而且提高了进化后期算法的收敛精度。通过对比测试,体现了量子粒子群算法的有效性。     

量子粒子群算法在图像分割中的应用

引入了一种广泛而实用的方法——基于量子行为的粒子群算法的理论应用于图像分割领域。QPSO算法不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛性。文章中把图像分割问题看成一个最优化问题,以最小误差法为例,对比了所提算法和标准粒子群算法在阈值处理中的性能,并用实验证明了所提算法的可行性。     

应用QPSO算法求解二维热传导反问题

热传导反问题在国内研究起步较晚,研究方法有很多,但通常方法很难较好地接近全局最优。在经典的微粒群优化算法(PSO)的基础上,通过研究基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)提出了应用基于量子行为的微粒群优化算法进行二维热传导参数优化,具体介绍依据目标函数如何利用上述的算法去寻找最优参数组合。在具体应用中为了提高算法的收敛性和稳定性对算法进行了改进,并进行了大量实验,结果显示在解决热传导反问题优化问题中,基于QPSO算法的性能优越,证明QPSO在热传导领域具有很大的实际应用价值。     

基于量子行为微粒群优化算法的图像增强方法

为了提高图像增强的自适应性和通用性,提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像增强方法,将图像增强作为最优化问题来明确地表示。并且使用了一种新的目标函数评价算法的性能。QPSO没有过多参数需要调整,随机性强,能够保证算法的高效性和全局收敛性。实例仿真证实了QPSO在图像增强上的有效性和优越性。     

运用QPSO算法进行系统辨识的研究

引入了一种广泛而实用的方法——基于量子行为的粒子群算法的理论应用于系统辨识领域,QPSO算法不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛性。仿真实验结果表明,QPSO算法具有比GA算法及PSO算法更强的线性系统辨识能力和非线性系统辨识能力。     

混沌量子粒子群算法在模型修正中的应用

混沌粒子群算法和量子粒子群算法在一定程度上改进了标准粒子群算法的搜索质量,但两者仍存在收敛速度慢、易陷入局部极小等问题。混沌量子粒子群算法将混沌搜索机制引入量子粒子群算法,提高了搜索效率和计算质量。用粒子群算法、混沌粒子群算法、量子粒子群算法和混沌量子粒子群算法对一平板结构进行模型修正,结果表明,混沌量子粒子群算法具有较高的搜索效率和避免陷入局部最优的能力,修正后的模型比单独采用混沌或者量子粒子群算法具有更高的修正精度。     

图像压缩中基于量子行为的粒子群优化算法研究

为了降低图像存储、传输的空间复杂度,必须对图像进行压缩。为此,研究如何将量子行为的粒子群优化算法（QPSO）运用于图像压缩。在图像的压缩处理中,先对原始图像元素序列进行排序,再根据收敛性要求对压缩编码进行优化。实验结果表明该算法压缩效果优于经典遗传算法(GA)。     

基于群智能算法的玻璃切割问题求解研究

通过对玻璃切割问题的研究,提出一种融合量子粒子群优化和蚁群优化的混合算法(QPSO-ACO算法)。该算法对QPSO及ACO的模型进行必要的修改,以实现对玻璃切割中的旅行商问题的较好求解。同时充分利用QPSO的快速性、全局收敛性和ACO的正反馈性及求精解效率高等特点,达到优势互补。实验结果表明,QPSO-ACO算法寻优能力较强,是解决玻璃切割问题的有效方法。