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基于QPSO的图像融合算法的研究*
引用本文:滕春英,须文波,孙俊.基于QPSO的图像融合算法的研究*[J].计算机应用研究,2007,24(5):298-299.
作者姓名:滕春英  须文波  孙俊
作者单位:江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122
摘    要:提出了一种基于量子行为的粒子群优化算法(QPSO)的图像融合方法.将图像融合问题归结为最优化问题,采用了QPSO算法进行优化.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.与PSO算法和遗传算法进行了比较,证明了QPSO算法在图像融合中具有良好的效果.

关 键 词:基于量子行为的粒子群优化算法  优化  像素  图像融合  图像融合算法  研究  Optimization  Algorithms  Swarm  Particle  Based  Fusion  效果  比较  遗传算法  全局收敛  解空间  覆盖  空间能  取样  迭代  数个数  优化问题  融合方法  粒子群优化算法
文章编号:1001-3695(2007)05-0298-02
修稿时间:2006-03-212006-05-22

Image Fusion Based on Quantum behaved Particle Swarm Optimization Algorithms
TENG Chun ying,XU Wen bo,SUN Jun.Image Fusion Based on Quantum behaved Particle Swarm Optimization Algorithms[J].Application Research of Computers,2007,24(5):298-299.
Authors:TENG Chun ying  XU Wen bo  SUN Jun
Affiliation:(Institute of Information Technology, Southern Yangtze University, Wuxi Jiangsu 214122, China)
Abstract:The paper proposed an image fusion approach based on QPSO algorithm.Formulated the image fusion problem as an optimization problem and adopt Quantum-behaved Particle Swarm Optimization algorithm to solve the problem.Not only QPSO has less parameters to control,but also does its sampling space at each iteration covers the whole solution space.Thus QPSO can find the best solution quickly and guarantee to be global convergent.Genetic Algorithm(GA) and Particle Swarm Optimization(PSO) were tested for performance comparison with QPSO,and the result showed the good efficiency of QPSO algorithms to image fusion.
Keywords:QPSO algorithm  optimization  pixel  image fusion
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