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- 本文提出了一种基于图像配准的自动目标识别算法,图像配准算法采用基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算法作为搜索策略。在图像精确配准的基础上,通过图像间的相互转换,间接实现了目标的准确识别。仿真试验结果表明,该方法可以实现复杂背景下目标的准确识别。 -This paper presents a novel image registration algorithm for automatic target recognition, image registration algo
fangchapso
- 最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法, 对于单阈值分割具有显著的效果, 但是对于 多阈值分割, 计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合, 提出了一种新的图像分 割方法, 该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性, 并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值, 搜索最优分割 阈值, 实现图像的多阈值分割。实验结果显示, 新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间, 降低了运算复杂度, 提 高了图像分割速度, 说明基于粒子群优化算法的图像分割算法是可行的、有效的
An-Ant-Colony-Optimization-Algorithm
- 蚁群算法旨在用反复迭代的方法找到目标问题的最优解，通过建立信息素信息对解空间进行的搜索来实现。本程序应用蚁群优化算法进行图像的边缘检测。-The ant colony algorithm is designed with iterative method to find the optimal solution of the target problem, the search of the solution space through the establishment of pheromon
pso
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
Ant-colony-algorithm-and-Powell-
- 该文提出了一种蚁群算法和 Powell 法相结合 的多分辨率搜索优化算法。该算法以互信息作为相似性测度，采用基于小波变换的多分辨率策略，将蚁群算法与Powell法结合起来对三维的CT，MR图像进行了配准。-This paper proposes a new ant colony algorithm and Powell Combination of multi-resolution search optimization algorithms. The algorithm mutual in
liziqun
- 使用粒子群算法优化了最大值搜索，程序可直接使用。(Use a particle swarm algorithm to optimize searching a maximum value of a image.)
pso_segment
- 粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术，它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域缩短寻找阈值的时间。因此，基于粒子群优化算法的图像分割以粒子群优化算法为寻优工具，建立具有自适应和鲁棒性的分割方法。从而可以在最短的时间内，准确地确定分割阈值。(Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a kind of stochastic global optimization technique. It can find the optim
分散递阶蚁群算法及其在相变序列图像分割中的应用
- 提出了一种分散、递阶蚁群算法, 它将多个分散的蚁群并行求解各自对应的子问题, 形成一个执行层, 而递阶协调层利用执行层反馈的信息协调执行层的优化过程,从而得到递阶求解问题的整体最优解. 该算法已应用于相变热图序列图像模糊相变线的提取问题,即运用区域划分方法先将序列图像的分割转化为关联型多子图搜索问题,再利用分散 、递阶蚁群算法进行求解 ,结果表明该算法能很好地利用相变线的运动信息成功地解决热相变序列图像分割问题. 与蚁群算法独立搜索比较 ,分散 、递阶蚁群算法能更有效地实现多子图之间的关联.(A