各向异性扩散图像去噪的改进模型

图像去噪过程中,为了在有效平滑噪声的同时较好地保护图像的边缘和细节,在Cattle平滑模型基础上,对扩散系数作出改进,提出了更有效的自适应去噪模型。该模型不仅针对不同的梯度大小采用了不同的扩散系数,而且将边缘锐化因子二阶偏导引入到扩散系数中。而在图像质量评判标准中,提出了基于相关系数函数的最佳停止时间评判准则。实验结果表明,改进的模型优于C模型,且能更好地吻合评判准则。     

改进粒子群和模拟退火混合算法及其应用

基本粒子群优化算法每个粒子代表一个可行解,通过粒子间的协作来获得最优解.考虑粒子间协同作用,引入Gaussian核函数研究基于区域影响的粒子群算法(GPSO).为了充分利用粒子群算法的快速全局收敛性和模拟退火算法能够跳出局部最优陷阱的优点,得到高精度的最优解,将GPSO算法与模拟退火算法相结合,研究了一种新的混合粒子群算法.混合算法在GPSO算法处于停滞状态时,于搜索到最优位置用模拟退火算法继续寻找最优解.数值实验结果表明,新混合算法兼顾了GPSO和模拟退火算法的优点,具有收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性好等特点.这说明文中的混合算法不失为一种有效的进化算法.     

改进粒子群和模拟退火混合算法及其应用

基本粒子群优化算法每个粒子代表一个可行解,通过粒子间的协作来获得最优解。考虑粒子间协同作用,引入Gaussian核函数研究基于区域影响的粒子群算法(GPSO)。为了充分利用粒子群算法的快速全局收敛性和模拟退火算法能够跳出局部最优陷阱的优点,得到高精度的最优解,将GPSO算法与模拟退火算法相结合,研究了一种新的混合粒子群算法。混合算法在GPSO算法处于停滞状态时,于搜索到最优位置用模拟退火算法继续寻找最优解。数值实验结果表明,新混合算法兼顾了GPSO和模拟退火算法的优点,具有收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性好等特点。这说明文中的混合算法不失为一种有效的进化算法。