图像边缘检测算法研究与分析

边缘是图像的重要特征,包含了图像中用于识别目标的信息。边缘信息存在于目标与背景、目标与目标之间,边缘检测技术是图像分割和其他一些图像处理的基础。图像边缘检测算法在边缘提取中起着重要的作用,本文介绍了Roberts、Sobel、Prewitt、Kirsch、Laplacian、LOG和Canny等几种常见的边缘检测算法,并通过实验仿真对其性能进行了验证和比较分析。     

基于改进蚁群算法的图像边缘检测研究

针对基本蚁群算法对图像边缘检测效果不理想,提出了一种改进蚁群的图像边缘检测算法。通过改进蚂蚁转移规则和信息素更新策略,使得蚂蚁更具有多样性选择。实验仿真结果表明,该算法可以有效地检测出图像边缘,提高检测的效果。     

基于改进引导滤波的图像边缘检测算法研究

针对Canny算法中图像平滑导致细节缺失,且不能动态判别、锐化图像边缘的问题,提出了一种基于自适应加权引导滤波的Canny边缘检测算法。该算法对引导滤波做出两点改进：一是通过移位技术增加引导图像边缘坡度,实现图像锐化;二是引进分段权值模型对引导滤波算法的正则化参数自适应修正,使其能够根据梯度信息区分边缘和非边缘,从而自动改变平滑程度。较传统Canny算法,采用本算法处理的图像PSNR(峰值信噪比)提高了1.50～6.92dB,PFOM(Pratt品质因数)提高了0.02～0.31。实验结果表明：该算法能有效地锐化图像,提取到完整清晰的边缘。     

基于灰度图像的积累加权边缘检测方法

研究了基于灰度图像的边缘检测问题,针对传统边缘检测方法对噪声极为敏感的问题,提出了基于灰度图像的积累加权边缘检测方法.该方法采用了积累加权的办法,不仅有效滤除了随机噪声,而且图像细节也得到了很好的保留.理论分析和仿真试验结果表明,该方法抗噪性好,各向同性,实时性好,边缘保持性好.较之传统的模板法,该方法的边缘检测效果更好.     

基于监督学习的Canny图像边缘检测改进算法研究

针对Canny边缘检测算法中通过固定的高低阈值而产生边缘的方法调参繁琐且有边缘间断或伪边缘的问题,文章基于边缘特征的AdaBoost连接算法,结合梯度信息、方向信息,通过训练标记了的边缘结构的边缘特征数据,将多个弱边缘分类器加权组合成强边缘分类器,计算出图像中边缘端点与相邻端点的连接置信度,判断端点之间是否连接.结果表明,改进边缘连接的Canny算法具有更好的端点识别和连接能力,能够有效连接漏掉的边缘,且能获得完整干净的边缘.     

基于粒子群优化的文本图像倾斜检测

文中提出一种基于粒子群优化算法和Fourier变换的无限制文本倾斜检测方法,首先对扫描的文本图像进行Fourier变换,然后利用Fourier变换的幅度谱水平投影的方差作为算法的适应度函数,最后利用粒子群优化算法在-90°-90°之间搜索,得到准确的倾斜角度。     

基于粒子群优化算法和多级检测的多用户检测器

提出了一种新颖的基于粒子群优化和多级检测的混合算法的多用户检测器。介绍了最佳多用户检测模型以及粒子群优化算法的基本思想。进行了理论依据和仿真性能分析。仿真结果表明：该检测器在误码率性能上明显优于传统检测器和解相关检测器,在抗“远一近效应”上也优于传统检测器与多级检测器,计算复杂度较低。     

四相位差分图像边缘检测算法

为提高图像弱边缘的检测效果,解决图像细节边缘的检出问题,最大限度地保留图像内容信息,提出了一种通过对图像进行四相位移动模糊差分,利用图像边缘灰度梯度变化的相关性,来全面的检测图像内部强、弱边缘的图像边缘检测新算法.该算法可有效的检测图像细节等弱边缘,分割滤除背景,完整的保持图像内目标的结构特征,同时对于图像质量要求较低,具有较高的边缘检测特性.     

一种基于粒子群的入侵检测研究

当今攻击网络的手段是多种多样的,为保护网络的用户不受来自网络的攻击,网络在使用中需要安全设备和安全技术。入侵检测技术是一种安全检测技术,该技术能够来阻止网络攻击行为。但要阻止网络的攻击行为,必须检测到该行为。本文在简述了入侵检测技术,粒子群知识后,然后提出了粒子群在入侵检测技术上的应用。该技术在入侵检测上的应用将使得检测方法具有一定的智能性,将粒子群技术应用到入侵检测中属于是首次。本文提出的具有一定智能性检测算法可分为两个步骤:1首先通过函数y=f(x)判断链路中的数据流是否在正常范围内,还是属于异常。2然后如果某种数据流属于异常的流,则使用粒子群算法来对未知属性数据流的属性进行定性判断。本文提出的算法具有一定的智能性,能够作为现有的入侵检测算法的补充。     

基于离散粒子群算法的CDMA多用户检测方法

研究了离散粒子群算法，并将其应用于CDMA多用户检测问题，提出一种基于离散粒子群优化算法的CDMA多用户检测的方法。该方法应用一种新的选择和分区搜索的策略，改进搜索的质量和效率。分析以及实验仿真表明该方法具有计算复杂度低且可以得到较好误码率性能的特点，为寻求新的多用户检测方法提供了思路。     

一种基于粒子群优化算法的快速圆检测方法

为了实现以较少的内存资源,快速而准确地进行圆 检测, 提出一种基于粒子群的快速圆检测方法。方法中,以每个粒子作为一个候选圆,采用优化策 略,以粒子 运动、融合更新等操作完成圆的检测。优化策略包括提出使用一种图像分块的策略限 定圆检测的感兴趣区 域,各个图像块的大小由各个块内粒子的生成结果决定,以起到抑制部分噪声的作用。为减 少生成无用粒子的概 率,提高检测效率,提出融入图像金字塔的思想,并以循证的方法对粒子的有效性加以验证 。实验结果表明,本文 方法对于检测手绘的、嵌套的、不完整的或包含有大量噪声的圆,均能起到较好的检测效果 ;能 够在较短的时间内排除众多干扰,准确地进行圆的检测,具有检测速度快、内存消耗小和适 用范围广等优点。     

一种改进的变参数粒子群算法

针对粒子群算法由于算法可调参数较少,在求解多维函数时极易陷入早熟收敛的问题,提出一种改进的变参数粒子群算法。根据粒子运动特性,对粒子速度更新公式进行改进,使各项都融入相应的权重因子,通过权重因子调整粒子寻优性能。通过3个标准测试函数进行验证,并与其他算法进行比较。仿真结果表明,通过设置不同的权重因子,所提算法具有更好的寻优精度和执行能力,在求解多维函数时亦能取得较好的效果。     

基于VB和Access的温度采集系统的设计与实现

针对函数优化问题,提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度,选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类,利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中,数值结果比较表明,提高了算法搜索能力,全局最优解的精度和收敛速度。     

MIMO系统中改进的二进制粒子群天线选择算法

在多输入多输出系统中,发射端和接收端的多天线配置提高了信道容量和传输可靠性,而天线选择技术能在保持系统优点的同时有效地降低运算复杂度以及硬件成本。为了能在时变的信道条件下快速地选择出一组最优的天线子集,提出了一种基于二进制粒子群算法的改进的天线选择算法。推导出了二进制粒子群联合收发端天线选择的信道容量公式,并将其作为粒子群算法的适应度函数,使天线选择问题转换成二进制编码串的组合优化问题。通过改进模糊函数提高粒子群算法的收敛性,让二进制粒子群尽可能地收敛于全局最优位置。仿真结果表明,改进的算法能在降低运算复杂度的同时提高收敛性,且系统信道容量趋近于最优算法。     

带惯性权重的粒子群优化算法性能仿真

粒子群优化算法是一种随机搜索算法,并能以较大概率收敛到全局最优,微粒群算法中关键参数的选择方法对算法特性有显著影响.文中针对微粒群算法中的加速常数、惯性权重、取值范围、种群规模的设置对算法基本性能的影响进行了分析.实验结果证明:选择适合的参数设置水平,能够获得稳健和高效的优化效果.     

基于改进粒子群算法的二维相位解缠方法

相位解缠是干涉合成孔径雷达(InSAR)干涉数据处理的关键步骤之一,枝切法作为一种经典的相位解缠算法在相位解缠过程中,建立的枝切线长度越短相位的解缠效果越好,枝切线该如何建立至关重要。在旅行商问题(TSP)理论求解最短路径的思想下,一种利用粒子群优化算法建立最短枝切线的方法被提出,该方法在基本粒子群优化算法中引入变异算子对粒子群算法容易陷入局部收敛的缺陷进行了改进。相对于Goldstein枝切法而言,该方法能够更有效的缩短枝切线的长度,避免解缠过程中\     

基于粒子群算法改进的电力系统

本文针对传统粒子群算法自实际应用中出现速度缓慢及局部最优解等等问题,提出了一种改进粒子群算法,并且将其应用在电力系统中,希望能够解决电力系统所存在的例如无功优化等问题中.改进后的粒子群算法在实际应用中收敛速度更加合理,能够有效保证种群的多元性,有效解决传统粒子群所存在的局部最佳解问题.     

Fuzzy particle swarm algorithm for function optimization

在传统粒子群算法的基础上运用模糊规则表加入了新的扰动因子,提出了一种新的算法--模糊粒子群算法。算法结合了模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点,为实际问题提供了新的解决手段。将模糊粒子群算法应用于函数优化的问题上,通过多组实例数据进行测试,验证表明了本算法具有良好的有效性和鲁棒性。     

一种改进的混沌粒子群优化算法

粒子群优化算法（PSO）自提出以来,已经被广泛地应用于求解各类复杂的优化问题,过去对粒子群算法的研究主要集中在融入新的优化方法或对其相关参数进行调整,但这样只会使得PSO更加复杂.针对这一问题,文中提出一种改进的混沌粒子群优化算法（ICPSO）,ICPSO从粒子群优化算法的时间与寻优实时角度出发（即在较短的时间内获得较好的解）,对粒子速度更新算子进行了简化,每隔一定代数后,在最优解邻近区域引入混沌扰动以避免种群陷入局部最优解.数值实验结果表明：提出的算法相对于文献给出的PSO改进算法,不仅能够获得较好的最优解,而且还具有较快的收敛速度和较好的稳定性.     

基于微粒子群优化算法的数字散斑图像相关方法

为了能够通过一步搜索同时得到数字散斑图像中所测点的整像素和亚像素位移信息,采用灰度插值的方法构造了亚像素子区,改进了基于微粒子群算法的数字图像散斑相关方法。对含有平移信息的模拟散斑图和具有应变的模拟散斑图进行相关计算,验证了该方法的适用性;在对具有微小面内位移转动的试件进行测量时,比较了整像素的微粒子群算法和不同量级的灰度插值下的亚像素微粒子群算法。结果表明,基于微粒子群算法的亚像素数字散斑图像相关方法在测量小位移方面具有一定的优越性。