基于双树复小波和形态学的红外图像去噪方法

红外成像技术随着科技的快速进步在各个领域的应用与日俱增。但是,红外成像后的图像较为模糊且噪声较大,严重影响了目标检测和识别的效果,对图像进行有效的去噪处理就显得很有必要。在研究双树复小波变换和形态学滤波的基础上,提出了一种基于MAP估计的双树复小波变换与形态学滤波相结合的红外图像去噪方法,并将其应用于红外图像的去噪。与传统的去噪方法进行比较,无论从视觉效果还是客观评价指标上来看,所提方法都优于传统的去噪方法,可以广泛应用于红外图像处理领域。     

结合高斯分布的改进二进制灰狼优化算法

针对灰狼优化算法（GWO）解决离散问题应用较少，发展不成熟的现状，提出一种用于解决二进制问题的离散灰狼优化算法（BGWO）。针对混沌搜索在解决二进制问题时，产生的初始种群较为集中的问题，引入高斯分布曲线对种群初始化，使初始种群地空间分布更加均匀；提出一种转换函数，对GWO进行二进制化处理；通过典型测试函数对该算法性能进行验证，实验表明该算法收敛精度明显优于其他算法。将该算法用于实际背包问题的求解，结论表明该算法迭代次数更少，求解精度更高。