计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2014年
1期
361-364,382
,共5页
赵仁涛%王友余%李华德%铁军
趙仁濤%王友餘%李華德%鐵軍
조인도%왕우여%리화덕%철군
粒子群%远红外图像%对比度增强%评价函数
粒子群%遠紅外圖像%對比度增彊%評價函數
입자군%원홍외도상%대비도증강%평개함수
Particle swarm optimization (PSO)%Far Infrared image%Adaptive%Contrast enhancement%Evaluation function
研究红外图图像增强优化处理问题,针对标准粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)在远红外图像对比度增强处理过程中计算速度慢、算法进化到后期收敛速度慢和早熟问题,通过分析标准粒子群算法粒子的运动行为,提出了一种改进的粒子群优化算法和非完全Beta函数相结合的自适应图像对比度增强的算法.在传统的粒子群优化算法的基础上,改进的算法融入了“多粒子群”和“进化论”等理论方法,利用多个粒子彼此独立的搜索空间最优解,提高了全局搜索能力;且在迭代过程中,适时调整加速因子,便于算法在迭代后期找到全局最优解.通过对远红外图像进行仿真,结果表明,改进算法在计算速度和收敛性方面均优于标准粒子群算法,不依赖于图像具体内容,具有较好的通用性和推广价值.
研究紅外圖圖像增彊優化處理問題,針對標準粒子群優化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)在遠紅外圖像對比度增彊處理過程中計算速度慢、算法進化到後期收斂速度慢和早熟問題,通過分析標準粒子群算法粒子的運動行為,提齣瞭一種改進的粒子群優化算法和非完全Beta函數相結閤的自適應圖像對比度增彊的算法.在傳統的粒子群優化算法的基礎上,改進的算法融入瞭“多粒子群”和“進化論”等理論方法,利用多箇粒子彼此獨立的搜索空間最優解,提高瞭全跼搜索能力;且在迭代過程中,適時調整加速因子,便于算法在迭代後期找到全跼最優解.通過對遠紅外圖像進行倣真,結果錶明,改進算法在計算速度和收斂性方麵均優于標準粒子群算法,不依賴于圖像具體內容,具有較好的通用性和推廣價值.
연구홍외도도상증강우화처리문제,침대표준입자군우화산법(Particle Swarm Optimization,PSO)재원홍외도상대비도증강처리과정중계산속도만、산법진화도후기수렴속도만화조숙문제,통과분석표준입자군산법입자적운동행위,제출료일충개진적입자군우화산법화비완전Beta함수상결합적자괄응도상대비도증강적산법.재전통적입자군우화산법적기출상,개진적산법융입료“다입자군”화“진화론”등이론방법,이용다개입자피차독립적수색공간최우해,제고료전국수색능력;차재질대과정중,괄시조정가속인자,편우산법재질대후기조도전국최우해.통과대원홍외도상진행방진,결과표명,개진산법재계산속도화수렴성방면균우우표준입자군산법,불의뢰우도상구체내용,구유교호적통용성화추엄개치.
