基于粒子群算法的盲源分离算法

简要地介绍了粒子群算法(PSO)及其改进算法和盲源分离算法(BSS),改进的粒子群算法具有并行性、易实现等优点。将改进的粒子群算法与盲源分离算法相结合,提出了基于粒子群算法的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为目标函数,采用独立分量分析的方法,用改进的粒子群算法代替常规的最陡梯度下降法,对瞬时混合的信号进行盲分离,解决了梯度算法收敛速度慢的问题。实验仿真表明:该算法具有收敛速度快、分离效果好等特点。     

基于突变粒子群算法的图像自适应增强

利用突变粒子群算法自动获取图像非线性增强函数的最佳变换参数,达到图像增强的效果。该算法基于粒子群算法原理,采用针对图像质量评价效果的新适应度函数（包括方差、信息熵、紧致度、信噪改变量以及像素差别五要素）,提出一种基于突变机制的粒子群算法,有效增大粒子间的差异性和非均匀性,打破平衡态,从而增强系统内动力以提高系统进化的效率。实验表明,该算法具有较高的自适应性,即避免了陷入局部极小,加快了收敛速度,且增强质量评价明显提高。     

基于改进量子粒子群优化的多阈值图像分割算法

为提升工程应用中图像分割的质量,在变异量子粒子群算法的基础上进行改进,并结合最大类间方差法提出了一种基于改进量子粒子群优化(QPSO)的多阈值图像分割算法.该算法结合贝叶斯定理与粒子搜索过程中的历史信息构建了一个记忆向量,然后根据记忆向量对每个粒子的行为进行预测,并以此自动设置各粒子的变异概率,使算法在保持一定局部开发能力的同时提升全局搜索能力.在Berkeley数据集上的仿真实验结果表明,与两种基于粒子群的图像分割算法相比,文中算法能获得更为稳定且清晰的图像分割结果.     

混沌粒子群优化模糊聚类的旋转机械故障诊断

提出基于混沌粒子群优化加权模糊聚类的旋转机械故障诊断算法。该算法用混沌粒子群算法取代传统的梯度下降法,优化加权模糊C-均值算法的各个参数,并依据聚类有效性指标确定最优聚类数及聚类中心。应用表明,混沌粒子群算法有效提高了模糊聚类分析的收敛速度和精度,提高了旋转机械故障诊断的准确率。     

基于改进粒子群优化算法求解带时间窗的车辆路径问题研究

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛、陷入局部最优的问题,提出了在粒子群搜索解的过程中监控粒子健康度的方法,对健康度低的粒子进行交叉操作。该方法既保证了健康粒子继续搜索最优解,又有效地改变了非健康粒子的状态,提高了粒子群的寻优能力以及跳出局部最优解的能力。最后通过实验数据集验证了新算法,实验结果表明与标准粒子群算法相比新算...     

基于混沌思想的粒子群优化算法及其应用

提出一种基于混沌思想的粒子群优化(CPSO)算法,它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点,对原粒子群优化算法进行了改进.在算法的初始化阶段,对粒子的位置混沌初始化;在算法运行过程中,根据群体适应度方差来自适应地对粒子的位置进行混沌更新.对几种典型函数的测试结果表明:CPSO算法提高了对多维空间全局搜索能力,并有效避免早熟收敛现象.应用在作为高频段电容标准的四端对电容器计量中,仿真结果与实测值基本一致,也证明了该算法的有效性和实用性.     

具有遗传特性的粒子群优化算法及在非线性盲分离中的应用

粒子群优化算法是一种新的基于群智能的随机优化进化算法.文章将变异和交叉思想引入到粒子群优化算法中,其基本思想是利用粒子群优化算法每次迭代的最优粒子位置及速度为基础对部分粒子进行变异,然后对变异前后粒子的分量进行随机交叉操作,从而产生新一代粒子群.通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而提高了算法的收敛速度和精度.该算法应用于盲信号分离中而获得一种非线性盲信号分离算法.计算机仿真结果表明该算法的收敛性能优于粒子群优化算法,并且在非线性盲信号分离中是有效的.     

一种改进的混合粒子群优化算法

为了提高粒子群优化算法的局部搜索能力、算法的收敛速度和解的精度,提出了一种改进的混合粒子群优化算法。采用聚类方法和混沌初始化、同时引入线性组合式局部搜索过程,通过四个标准函数的测试实验,与标准粒子群优化算法、混沌粒子群优化算法进行比较分析,提出的算法寻找全局最优解的能力有显著的提高,算法收敛速度和解的精度均优于其它参与比较的算法。     

基于图像二值化的柔性机构振动非接触测量方法

 针对目前机器视觉方法对柔性机构振动进行非接触测量时其结果易受环境干扰等问题，提出一种基于图像二值化的最大类间方差算法的非接触视觉测量方法。首先分析传统二维最大类间方差算法的错分与计算复杂等缺陷，采用二维直方图分块法和可变步长迭代法对传统二维最大类间方差算法进行改进，然后以Lena图像和柔性机械臂为例分别进行了仿真分析和振动位移测量实验验证。结果显示，基于改进二维最大类间方差算法的非接触视觉测量方法显著提高了图像分割效果，分割时间仅为传统二维最大类间方差算法的约10%；以仿真分析得到的柔性机械臂末端振动位移为评判标准进行测量准确性比较，基于改进二维最大类间方差算法的测量结果明显优于传统二维最大类间方差法和压电法，证明了基于图像二值化的最大类间方差算法的柔性机构振动非接触视觉测量方法的可行性和可靠性。     

混沌粒子群算法及其在桁架结构优化设计中的应用

文章提出一种基于混沌思想的粒子群优化算法，它利用粒子群优化算法收敛速度快和混沌运动遍历性、随机性等特点，对标准粒子群优化算法进行了改进。在算法的初始化阶段，对粒子的位置混沌初始化；在算法运行过程中，对粒子的位置进行混沌更新和粒子群更新相结合的更新方式，使全局收敛与局部收敛达到一定平衡。将该算法应用于桁架结构的优化设计，与标准粒子群算法优化的结果相比较，混沌粒子群算法提高了对多维空间全局搜索能力，可有效避免早熟收敛现象。     

二维Otsu拟合线阈值图像分割方法

针对已有二维Otsu线阈值法分割方法存在的因误分类而导致的分割质量下降、抗噪性能不足的问题.结合二维Ot-su折线阈值算法和曲线拟合方法,提出了二维Otsu拟合线阈值图像分割方法.本文方法是在二维Otsu折线阈值法基础上进行改进.先对二维直方图中边界信息或噪声所属区域的像素点迭代分割,并设定迭代停止条件,以获得多个阈值点,然后引入曲线拟合的方法,将多个阈值点拟合成线阈值,最后以此线阈值作为分割标准实现分割.实验结果表明:利用本文方法对边缘丰富的图像分割具有较好的分割效果,抗噪能力和自适应能力更强,普适性更高.     

二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法

针对一维、二维最大类间方差(Otsu)方法分割含噪声图像时分割效果不佳、抗噪性不足的问题,提出了一种二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法.算法通过二代小波变换,在小波域中对目标与背景的噪声进行抑制后再计算最大类间方差进行了研究.实验结果表明该算法是一种抗噪性强、分割效果好的图像分割算法.与现有的二维、三维Otsu法相比,算法不仅计算效率高,而且抗噪性能更稳健.     

改进的三维Otsu阈值分割法及其快速实现

常用的三维直方图一般由灰度级-平均灰度级-中值灰度级构成,其区域划分方式存在明显的不足。对此,本文提出了一种改进的三维Otsu法。该方法基于灰度级-平均梯度-中值梯度建立三维直方图,采用新的区域划分方式提高划分精度;为提高算法效率,推导了该方法的快速迭代公式。测试实验表明:与传统三维Otsu法相比,该方法的计算效率高,分割精度好、抗噪性强,表现出较好的应用价值。     

基于Otsu理论的灰度图像分割算法研究和改进

Otsu算法是利用最大类间方差准则对图像像素进行阈值分割.二维Otsu算法是在一维Otsu算法的基础上提出的,但是其计算量大,且只有当图像每个类的像素数目接近彼此时才能得到满意的结果.对二维直方图重新划分,改变阈值的求解范围,提高分割准确率和减少阈值计算时间.实验结果表明该方法提高分割效率,对含噪声的图像分割效果较好.     

基于Otsu准则的TDCS自适应判决门限算法

提出了一种基于Otsu准则的TDCS自适应门限选择方案,该方法首先对信道感知的频谱幅值进行灰度映射,然后利用Otsu准则将频谱灰度分为背景噪声和干扰2类,同时确定出最佳的分类阈值作为TDCS剔除干扰的判决门限。该方法能够根据对信道的感知结果动态地搜索最佳判决门限,具有很强的自适应能力。仿真结果表明:文中所提方法在信道背景噪声变化时表现出比传统方法优异的性能,尤其是当背景噪声升高到一定程度时,传统固定门限值方法的通信系统将不能正常工作,而文中所提方法还具有良好的通信性能。     

基于HSV色彩空间和Otsu算法的无人机影像植被覆盖度自动提取

随着无人机遥感技术的不断发展和普及,其在生态学等领域中的应用已成为当前研究热点。植被覆盖度信息提取是无人机遥感的重要应用领域之一,然而目前无人机影像的植被覆盖度提取存在阈值难以选取、耗费时间过长等问题。为提高植被覆盖度提取的精度和速度,本文提出一种基于HSV色彩空间与Otsu算法的图像分割方法。该方法将无人机影像进行色彩空间变换,在HSV色彩空间中提取H分量并结合Otsu阈值分割方法,全程快速自动地完成植被覆盖度提取。实验结果表明,Otsu算法能显著缩短植被覆盖度提取时间,且提取精度较高,并且在结合HSV色彩空间时,准确度更高,对比传统植被覆盖度阈值提取有较为明显的优势,提高了植被覆盖度提取的时效性。     

A New Method to Extract Text from Natural Scenes

This paper presents a new method for text detection, location and binarization from natural scenes. Several morphological steps are used to detect the general position of the text, including English, Chinese and Japanese characters. Next bonnding boxes are processed by a new “Expand, Break and Merge” （EBM） method to get the precise text areas. Finally, text is binarized by a hybrid method based on Otsu and Niblack. This new approach can extract different kinds of text from complicated natural scenes. It is insensitive to noise, distortedness, and text orientation. It also has good performance on extracting texts in various sizes.     

二维Otsu自适应阈值快速算法的改进

分析二维Otsu自适应阈值快速算法的斜方窄带判决域特性,在不增加算法复杂度的前提下,通过建立窄带斜方轴截距与图像像素二维概率密度信息关联分布数据,提出动态窄带斜方轴截距自适应选择方法.实验结果表明:改进后的二维Otsu自适应阈值快速算法更加适应图像分割的实际工况,并取得良好的图像分割效果.     

低能见度前下视航拍图像中机场跑道的自动检测

提出了一种针对低能见度、前下视航拍机场图像中自动检测机场跑道的方法 .首先 ,采用基于递归的Otsu分割方法 ,从复杂背景中提取机场的主要轮廓 ;然后 ,利用基于形态学的开运算和膨胀进行形态滤波 ,开运算是为了滤除一些孤立噪声点 ,而膨胀运算是为了将分割后的机场成分连成一个完整的整体 ;最后 ,对形态滤波处理后的图像进行其区域生长 ,从而对机场主跑道进行定位 .试验证明 :这种方法对低能见度、前下视的航拍机场图像能够快速准确地检测、定位机场主辅跑道 .     

分形维的自适应阈值选取与图像增强

对于低对比度纹理图像的感兴趣区域,如果直接采用最大类间方差法是很难将图像分割的.于是,在分形理论的基础上,提出了用加权分数维进行灰度增强的方法,找到了作为判断准则的基本系数,并以肺部CT图像中的肺结节为例进行分割与识别,得到了比较好的效果.