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对不同噪声强度的加噪图像，用粒子群优化算法优化结构元素，找到最优结构元素，对图像进行去噪操作，使恢复的图像达到最大峰值信噪比-Noise intensity for different images with noise, using particle swarm optimization algorithm to optimize the structure elements, find the optimal structure element, the image de-noising o
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某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解, 即求解多峰寻优问题, 为了求解多峰优化问题, 提出了改造的微粒
群优化算法. 尽量减少微粒群算法中的全局因素, 从而增大其局部因素, 同时采用变步长方法增加微粒的多样性. 并给出了该算法
的原理和步骤. 仿真实验表明该算法概念清楚, 计算简单, 具有很好的局部寻优特性, 可应用求解于多峰寻优问题. 另外还给出了几
个运算实例和与其它优化算法的比较.-Some of the practical problems the optimizati
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基于极大熵准则，通过改进型粒子群算法对图像进行多阈值分割，并与其他分割算法对比。
函数说明：
main函数为主程序，无返回值和参数，可直接运行。运行结果将调用colorSegmentation()函数和PSO()函数-Based on maximum entropy criterion, through improved particle swarm optimization (pso) algorithm for image threshold segmentation, and c
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matlab的粒子群算法工具箱，里面有PSO算法非常完善的工具-Particle swarm optimization toolbox of matlab with PSO algorithm is the perfect tool
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PSO with path relinking for resource allocation using simulation
optimization
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内含实验图片及粒子群算法，常规算法，进行图像配准(Image registration with experimental images and particle swarm optimization (PSO), conventional algorithm, image registration)
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