改进蚁群算法的局部信息动态路径规划

针对传统蚁群算法收敛速度慢、对动态路径变化适应性低的局限性,提出了一种基于局部信息获取策略的动态改进型蚁群算法。该算法利用局部信息获取策略,进行最优局部目标点的获取,然后调用改进蚁群算法获取局部区域内的最优路径,再重复循环获取新的最优局部目标点,直到找到全局目标点。与此同时,将提出的改进型蚁群算法应用于动态路径规划中的路径寻优与避障,仿真结果表明：提出的算法在具有与传统蚁群算法相当的路径优化效果的同时,能够有效适应障碍变化、大大提高了路径规划的收敛速度。     

改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的研究

移动机器人合理的路径规划是进行探索任务的前提,针对移动机器人路径规划的复杂性,把蚁群算法引入到机器人路径规划中;普通的蚁群算法存在收敛速度慢、效率低和容易陷入局部最优等缺陷,难以直接应用于机器人路径规划中;提出一种在蚁群算法中改进信息素的更新方式、引入最大最小蚁群系统以及改进状态转移规则的移动机器人路径规划方法,在栅格环境下对移动机器人的路径规划进行仿真测试,仿真结果表明该方法能缩小最优路径的查找范围,降低发现最优路径所需的循环次数,能有效提高最优路径的搜索效率,整体性能优于普通蚁群算法。     

基于遗传-模拟退火的蚁群算法求解TSP问题

传统的蚁群算法具有收敛性好、鲁棒性强等优点,但在解决旅行商(TSP)问题方面存在收敛时间长,容易出现停滞等问题。为了提高传统蚁群算法的解的质量,本文提出了基于遗传-模拟退火的蚁群算法（G-SAACO）,将遗传算法和模拟退火算法引入蚁群算法中。其方法是在传统蚁群算法中引入遗传算法的变异与交叉策略来得到候选解,增加解的多样性。同时引进模拟退火算法机制,使得在高温时以较高概率选择候选集中比较差的解加入最新集,温度控制上加入了回火机制,进一步提高解的质量。为了检验改进的蚁群算法,随机选用了TSPLIB中的部分城市进行仿真,结果与传统蚁群算法、模拟退火蚁群算法、遗传蚁群算法相比,算法具有较强的发现较好解的能力,同时增强了平均值的稳定性。     

基于人工蚁群的红外图像分割算法

基于人工蚁群的红外图像分割方法利用模糊非线性增强算子作为启发信息,与信息素共同指导蚂蚁的行为。通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向分割图像收敛,最后根据信息素分布提取分割结果。仿真和实验表明,该算法对真实图像得到了理想的分割结果。     

痕量微生物图像的阈值分割方法研究

探讨阈值分割算法,把其应用于痕量微生物图像的处理。基于阈值算法提出了适合痕量微生物图像的目标信号提取方法。对阈值分割算法进行分析,对比传统阈值方法和提出的改进阈值算法的实际图像处理效果。传统阈值算法可实现对图像中微生物信号的提取,但存在一定失真。基于阈值分割方法的改进算法具有抑制噪声信号,及区分背景与目标的能力,可高效实现微生物信号的提取。所成微生物分布二值图像具有轮廓清晰、易于观察的特点。     

基于能量最小化的肾脏计算断层扫描图像分割方法

随着成像技术的不断发展, 医学图像处理在计算机辅助诊断和病变管理中的重要作用日渐突出, 而计算断层扫描序列图像的肾脏组织分割是其中的关键步骤. 本文结合肾脏序列图像的连续性特征, 提出了一种基于活动轮廓和图割方法的能量最小化分割模型来自动分割肾脏组织. 根据相邻切片图像的形状差异与层间距之间的关系, 计算出序列图像中适合图割优化能量函数的最优范围. 能量函数采用测地活动轮廓模型和Chan-Vese模型的综合形式, 兼顾了目标的边界和区域信息. 随后, 利用图割方法优化离散化的能量函数, 驱使活动轮廓逐渐向目标边界靠近, 直至收敛为止. 对30组腹腔序列图像进行了算法测试, 实验表明基于能量最小化的分割方法能够有效地提取出序列图像中的肾脏组织, 其分割结果的平均Dice系数达到了93.7%. 关键词： 计算层析 肾脏分割 能量最小化 连续性     

基于遗传算法参数优化的PCNN红外图像分割

构造一种基于遗传算法参数优化的脉冲耦合神经网络(PCNN)红外图像分割算法。该算法首先利用PCNN的全局耦合性和脉冲同步性对输入图像进行点火处理,根据PCNN的输出结果计算熵作为遗传算法的适应度函数,并利用熵的变化量作为遗传算法的收敛依据,对PCNN模型中影响图像分割的参数进行组合优化,结合PCNN生物视觉特性和遗传算法解空间随机搜索能力来寻找关键参数的最优值。将遗传算法和PCNN进行结合可充分发挥二者优势,将本文方法与最大类间方差法(OTSU)、最大熵直方图分割算法和PCNN分割方法进行对比,通过交叉熵、区域对比度等客观指标对分割后的图像进行定量分析,结果表明无论从主观视觉还是客观指标,本文方法分割效果优于其他对比方法。     

基于视觉认知的红外目标分割算法

研究了红外图像中目标分割算法,针对基于灰度分割算法存在的过分割或分割不足,以及对低灰度目标的不敏感问题,提出了一种基于视觉认知的红外目标分割算法。将红外图像的灰度信息转换为图像方差信息;运用单边切比雪夫不等式理论,获取目标数据分布与其k倍标准差之间的非线性关系,完成目标边缘的预分割;由形态学填充运算,得到用于目标分割的二值掩膜图像。实验表明,该算法能够有效的分割出红外图像中处于不同灰度等级下的目标信息,且误分率较低。     

一个修改的混沌蚁群优化算法

本文提出一个用于混沌蚁群优化算法的算法结束条件, 并 将算法结束条件加入混沌蚁群优化算法. 通过数值试验, 验证其有效性. 数值试验表明混沌蚁群优化算法可以得到较高精度 的最优解. 修改的混沌蚁群优化算法可以通过多次混沌搜寻, 逐步逼近最优解, 可以用来求解复杂连续空间优化问题. 关键词： 混沌蚁群优化算法 优化 数值模拟     

基于混合多种群自适应蚁群算法的无人机航路规划

针对基本蚁群算法在航路规划中易于过早陷入局部最优解,对蚁群算法进行了改进。提出了具有多种群的蚁群算法,并将导引因子引入到状态转移策略中,减少蚂蚁局部搜索的盲目性,确保蚂蚁最终完成航路搜索。当算法陷入局部收敛时,通过交换各种群的信息素,并对每个种群的挥发系数进行自适应调整,从而扩大了搜索空间,提高了搜索全局性。最后在代价函数简化后的栅格图中对改进算法进行了仿真。仿真结果表明,该方法可以有效防止算法陷入局部最优,是一种有效的航路规划方法。     

基于蚁群算法的二维最大熵分割算法

由于二维最大熵分割法不仅考虑了像素的灰度信息,而且还充分利用了像素的空间邻域信息,因此能够取得较好的分割效果.但是,该方法的计算量巨大,不利于红外图像的快速处理.蚁群算法于20世纪90年代初提出,是受到蚁群集体行为的启发而提出的一种基于种群的模拟进化算法,属于随机搜索算法.该算法已经成功应用于旅行商等离散问题.将蚁群算法应用于二维最大熵法,提出了基于蚁群算法的二维最大熵分割算法.与传统的穷尽搜索法相比,求解速度提高了60倍左右.仿真实验表明,该方法快速、简单、有效.     

Hybrid bio-inspired lateral inhibition and Imperialist Competitive Algorithm for complicated image matching

Bio-inspired intelligent algorithms, such as Particle Swarm Optimization (PSO) and Ant Colony Optimization (ACO), have been applied to solve image matching problems. However, due to high computational complexity and premature convergence problems associated with these methods, they have limitations in defining the global optimal matcher efficiently and accurately. To address these problems, we proposed a hybrid bio-inspired optimization approach, coupling the lateral inhibition mechanism and Imperialist Competitive Algorithm (ICA), to solve complicated image matching problems. With the adoption of the lateral inhibition mechanism, the global convergence of conventional ICA algorithms has been greatly improved. We demonstrate the efficiency and feasibility of the proposed approach by extensive comparative experiments.     

基于二维直方图和模糊熵准则的阈值化方法

图像分割是图像分析、识别和理解的基础。图像分割主要是指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,其研究多年来一直受到人们的高度重视;阈值化法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用;针对图像分割中细节往往被忽略导致后续处理困难的问题,基于模糊关系和最大模糊熵原理提出了一种阈值化方法,对二维直方图进行模糊分割;为了获得图像分割中的细节,提出的方法根据最大熵原则自动确定模糊区域和门限,进而获得二维模糊熵和遗传算法最优解,最后获得图像细节;通过对不同灰度水平和颜色类型图像进行实验比较,实验结果表明提出的方法优于二维非模糊方法和一维模糊熵分割法,得到该方法在图像分割中获得细节的结论。     

基于小波变换的分水岭图像分割方法

图像分割技术在数字图像处理中占有重要地位.提出了一种基于小波变换的图像分割方法,有效地将小波分析、小波包分解与数学形态学中的分水岭方法相结合.首先,通过小波包对图像有效降噪,在一定程度上减少了分水岭方法的过分割现象.然后利用小波变换得到的梯度向量进行分水岭变换,有效保持边缘信息.实验结果证明该算法是可行的,与基于形态梯度的分割结果相比,得到了较好的分割效果.     

大豆冠层多光谱图像提取方法

为解决大豆冠层在近地端的多光谱图像边缘灰度不均,目标与背景之间灰度差别小,难以准确高效地获取大豆冠层目标区域的难题,将多光谱成像处理技术与经典图像分割方法有机融合,提出基于多光谱图像处理技术的大豆冠层提取方法。以东北大豆为对象,通过Sequoia多光谱相机采集绿光、近红外、红光、红边和可见光五类大豆多光谱图像,采用高斯平滑滤波法对原始大豆多光谱图像进行预处理,分析多光谱图像中大豆冠层和背景的灰度直方图分布特性,在此基础上利用迭代法、Otsu法和局部阈值法提取原大豆多光谱图像中冠层区域,并以图像形态学开运算处理细化和扩张背景,避免图像区域内干扰噪声对大豆冠层识别效果的影响,同时以有效分割率、过分割率、欠分割率、信息熵以及运行时间等为监督指标,对大豆冠层多光谱图像识别模型进行效果评价。大豆冠层识别模型中迭代法可以有效分割近红外和可见光大豆冠层图像,有效分割率分别为97.81%和87.99%,对绿光、红光和红边大豆冠层图像分割效果较差,有效分割率低于70%;Otsu法和局部阈值法可以有效分割除红光波段的其余四种多光谱大豆冠层图像,且有效分割率均在82%以上;三种算法对红光大豆冠层图像的有效分割率均低于20%,未达到较好效果。在原始多光谱图像中应用迭代法、Otsu法和局部阈值法提取大豆冠层图像与标准图像的信息熵平均值波动幅度分别为：0.120 1,0.054 7和0.059 8,其中Otsu法和局部阈值法较小,表明了对于大豆冠层多光谱图像识别中两种算法的有效性。该算法中Otsu法和局部阈值法均可以有效提取绿光、近红外、红边和可见光等多光谱的大豆冠层图像,二者较为完整地保留了大豆冠层信息,其中Otsu法实时性能较局部阈值法更好。该成果为提取农作物冠层多光谱图像提供理论依据和技术借鉴。     

基于主成分分析的汉语连续语音切分算法

连续语音切分是汉语连续语音识别中的一项重要技术。本文将通常用于图像处理的主成分分析(PCA)方法引入汉语连续语音切分领域,目的是通过PCA,降低语音帧之间的频谱相关性。再利用相邻语音帧特征构成的三维子空间的大小,实现连续语音切分,取得了不错的切分效果。     

基于摄像头的近距手势识别系统的设计

随着电子技术的不断发展,人机交互方式也在得到转变,手势识别作为其中一项典型应用正吸引越来越多人的关注,本文即在嵌入式平台上通过相关算法实现了基本的手势动作识别。文中利用摄像头进行手势图像数据采集,采用STM32作为微处理器,对图像进行差影分割、噪声去除等处理,完成了近距离范围内对运动手势的实时定位和基本识别,并在此基础上对游戏俄罗斯方块进行了控制,实现了手势识别技术在人机交互中的应用,很好得体现出手势操作的便利性和全新用户体验。     

粘纤单丝数目自动检测系统的研究

针对化纤企业生产、检测的需要,研制了一种粘纤单丝数目自动检测系统。系统采用环形光源,从周围均匀照明经静电和高速风两次分离的粘纤,再由成像物镜将分离的粘纤清晰成像至高速面阵CCD传感器靶面上,基于Directshow技术自行编制出图像采集程序。利用自主研发的图像处理软件,处理粘纤图像信息,自动计算其单丝的数目,并给出判别结果。在图像处理方面采用分行消包络阈值分割法和连通域跟踪计数法,解决了粘纤计数中的胶丝重叠、分叉等关键技术难题,保证了计数准确率。该系统具有精度高、检测速度快等特点。     

基于彩色图像分割技术的SMT焊点质量检测

图像分割的策略和方法是SMT焊点图像处理的一项关键技术,也一直是SMT焊点计算机质量检测的瓶颈;以SMT焊点的颜色和几何特征作为分析对象,在灰度图像分割所用二维阈值化的分割方法的基础上,提出一种从颜色直方图的量化级数和二维直方图概率密度不均匀化两个方面改进后的适用于HSV彩色空间图像分割技术,并将其应用于SMT焊点的质量检测;通过其得到SMT片式元器件焊点的图像,对其进行形态学处理后,利用Matlab软件将SMT焊点成功地从PCB板上分离出来,为三维重建提供良好的基础。     

基于空间信息的直觉模糊C-均值图像分割算法

针对模糊C-均值聚类算法的单一隶属度不能充分描述图像不确定性,且聚类过程中忽略像素空间关系的问题,提出一种基于空间信息的直觉模糊C-均值算法;该算法选取3×3的模板计算邻域像素灰度均值;并引入权重项,来控制灰度信息和空间信息各自所占的比重,同时用犹豫度更新直觉模糊集的隶属度函数;对常用标准图像的仿真结果表明,该算法能更好地保留图像细节信息,得到更加理想的图像分割效果。