粒子群优化及其在图像处理中的应用研究
粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)是群体智能中的一个重要分支,为解决那些难以建立严格的理论模型,传统优化方法难以奏效甚至根本无法解决的问题提供了新的思路。粒子群优化以其算法实现简单,对软硬件要求较低,适用性强的优点获得了广泛应用。PSO优化过程中粒子多样性的丧失可能会使算法陷入局部极值。近年来,人们依据不同的物理或生物模型引入的多子群结构对克服陷入局部极值有积极作用,但由于这些研究多针对具体应用提出,多子群优化算法尚缺乏统一的理论框架。
本文主要围绕粒子群优化理论和应用技术展开研究,对粒子群优化的算法改进、理论框架、基于粒子群优化的小波神经网络和PSO在图像去噪、图像融合等实际应用做了较为深入系统的研究。本文的主要研究内容和贡献如下:(1)把生态进化策略中的r-选择和K-选择的概念引入到粒子群优化中,提出了一种基于r-选择和K-选择的r/KPSO(r-selection and K-selection based Particle Swarm Optimization, r/KPSO)算法。r/KPSO把 ...