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微粒群(PSO)优化算法进行图像匹配程序，MATLAB版。-Particle swarm optimization (PSO) algorithm for optimized image matching program, MATLAB version.
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基于互信息的图像配准算法，优化算法采用Powell和粒子群向结合的算法-Based on mutual information image registration algorithm, using Powell optimization algorithm and particle swarm algorithm to combine
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自适应粒子群优化算法及其在图像分割中的应用 优秀硕士论文！-Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm and Its Application in Image Segmentation outstanding master thesis!
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这有三篇关于图像处理的论文，使用VC实现基于直方图的相对辐射校正，小波变换在图像处理中的应用，微粒群算法在图像处理中的应用研究，很有参考价值-There are three papers on image processing, the use of VC histogram-based relative radiometric correction, wavelet transform in image processing applications, particle swarm optim
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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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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
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In this paper, a multimodal image fusion algorithm based on multiresolution
transform and particle swarm optimization (PSO) is proposed.
Firstly, the source images are decomposed into low-frequency coefficients and
high-frequency coefficients b
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粒子群优化算法及其在图像检索中相关反馈上的应用-Particle Swarm Optimization and its relevance feedback in image retrieval
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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
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针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷
入局部最优且速度较慢等等问题, 提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。
该方法考虑了图像中像素点灰度 邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割 利用混沌运
动随机性、遍历性和初值敏感性, 将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜
索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索
时间, 提高了收敛率
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摘 要 为了实现快速精确的图像配准， 提出了基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准方法， 以互信息作为图像配准的相似性测度， 使用改进的 PSO 算法来求解配准所需的空间变换参数 改进的粒子群算法引入组织的概念把整个种群划分为多个子群体共同进化， 并引入变异运算减少算法陷入局部最优 把改进的粒子群优化算法应用到医学图像配准领域上来， 实验结果表明， 算法能够得到比较满意的配准结果-Abstract In order to realize the fast precise image regist
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A color image quantization algorithm based on Particle Swarm Optimization (PSO) is developed in this
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