粒子群優(yōu)化及其在圖像處理中的應(yīng)用研究.pdf

1、粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization，PSO)是群體智能中的一個(gè)重要分支，為解決那些難以建立嚴(yán)格的理論模型，傳統(tǒng)優(yōu)化方法難以奏效甚至根本無法解決的問題提供了新的思路。粒子群優(yōu)化以其算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，對(duì)軟硬件要求較低，適用性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)獲得了廣泛應(yīng)用。PSO優(yōu)化過程中粒子多樣性的喪失可能會(huì)使算法陷入局部極值。近年來，人們依據(jù)不同的物理或生物模型引入的多子群結(jié)構(gòu)對(duì)克服陷入局部極值有積極作用，但由于這些研究多針對(duì)具體應(yīng)用

2、提出，多子群優(yōu)化算法尚缺乏統(tǒng)一的理論框架。 本文主要圍繞粒子群優(yōu)化理論和應(yīng)用技術(shù)展開研究，對(duì)粒子群優(yōu)化的算法改進(jìn)、理論框架、基于粒子群優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PSO在圖像去噪、圖像融合等實(shí)際應(yīng)用做了較為深入系統(tǒng)的研究。主要研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)如下： (1)把生態(tài)進(jìn)化策略中的r-選擇和K-選擇的概念引入到粒子群優(yōu)化中，提出了一種基于r-選擇和K-選擇的r/KPSO(r-selection and K-selection based

3、Particle Swarm Optimization，r/KPSO)算法。r/KPSO把整個(gè)種群分為r-子群和K-子群，r-子群偏重以數(shù)量見長(zhǎng)r-選擇的進(jìn)化策略，用于保持種群的多樣性，是廣度意義上的搜索；而K-子群偏重以質(zhì)量見長(zhǎng)的K-選擇策略，在已知最優(yōu)點(diǎn)的附近做精細(xì)搜索，是深度意義上的搜索。兩個(gè)子群通過群內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)和群間競(jìng)爭(zhēng)，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，共同達(dá)到優(yōu)化的目的。為了定量衡量算法收斂的速度，提出了收斂起始代這一指標(biāo)，用于表明算法開始收斂的代次。

4、在對(duì)若干典型函數(shù)的極值優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)中，r/KPSO獲得了較高的優(yōu)化精度，并在“收斂起始代”意義下獲得了更快的收斂速度。 (2)在r/KPSO的基礎(chǔ)上對(duì)多子群的概念加以擴(kuò)展，提出了一種多子群多策略(Multi-Subswarms Multi-Strategies，MSMS)的廣義粒子群優(yōu)化結(jié)構(gòu)框架。在MSMS框架下，不同的子群采用不同的策略，并提出了策略偏重度的概念，用于衡量各個(gè)策略對(duì)子群進(jìn)化的影響程度。在MSMS框架下，各子群可以

5、同步地或者異步地執(zhí)行優(yōu)化更新過程。以已有文獻(xiàn)中的OPSO(Optimized Particle Swarm Optimization)和QSO(Quantum Swarm Optimization)兩個(gè)典型多子群算法為例分別分析了MSMS框架的異步型和同步型。在MSMS框架下，進(jìn)一步總結(jié)了r/KPSO，并在其指導(dǎo)下提出對(duì)r/KPSO的改進(jìn)設(shè)想。幾個(gè)典型實(shí)例的分析表明，MSMS架構(gòu)能夠適合于對(duì)多子群結(jié)構(gòu)的粒子群優(yōu)化進(jìn)行分析總結(jié)，對(duì)改進(jìn)已有

6、算法和設(shè)計(jì)新算法有指導(dǎo)意義。 (3)把粒子群優(yōu)化和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提出了基于粒子群優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Particle Swarm Optimized Wavelet Neural Network，PSOWNN)，克服了Sigmoid前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)。PSOWNN在訓(xùn)練時(shí)采用“雙循環(huán)”結(jié)構(gòu)，在結(jié)構(gòu)調(diào)整規(guī)則中指定期望的收斂速度和精度后，可以依據(jù)結(jié)構(gòu)調(diào)整規(guī)則，自動(dòng)地調(diào)整神經(jīng)元個(gè)數(shù)，而小波神經(jīng)元的權(quán)值和相關(guān)參數(shù)通過粒子群優(yōu)化確定

7、。通過對(duì)脈沖噪聲去除中的像素分類問題，驗(yàn)證了PSOWNN的性能。 (4)針對(duì)中值濾波存在較嚴(yán)重過度濾波的現(xiàn)象，提出了基于改進(jìn)型中值濾波和分類(Modified Median Filtering and Classifying，MMFC)的兩種去除脈沖噪聲的方案，每個(gè)方案在濾波前都用PSOWNN對(duì)像素是否受到污染做出判斷。在方案1中，PSOWNN從含噪圖像中區(qū)分出未受污染的像素，并在濾波結(jié)果中把這些像素還原為其在原噪聲圖像中的值，

8、其余像素采用采用濾波結(jié)果；在方案2中，PSOWNN從含噪圖像中區(qū)分出那些未被污染的像素，在這些像素上執(zhí)行濾波，而其余像素保持不變。由于增加了PSOWNN的分類判斷，MMFC濾波的準(zhǔn)確度和針對(duì)性得到提高，在脈沖噪聲去除中有較好的主客觀性能表現(xiàn)。 (5)針對(duì)全局閾值無法體現(xiàn)子帶系數(shù)分布差異的問題，提出了分級(jí)子帶收縮算法(Hierarchical Subbands Shrinking，HSS)，并針對(duì)硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)的小波系數(shù)的

9、過度扼殺的現(xiàn)象，提出了一種新的閾值函數(shù)--光滑閾值函數(shù)(Smooth Thresholding，ST)。HSS充分考慮到不同尺度、不同方向上的高頻子帶小波系數(shù)分布的差異，對(duì)每個(gè)子帶采用不同的閾值；ST函數(shù)能夠合理地收縮幅值較小的小波系數(shù)，而當(dāng)小波系數(shù)較大時(shí)則擁有逼近于軟閾值的收縮結(jié)果；此外ST函數(shù)還具有實(shí)數(shù)范圍內(nèi)全局可導(dǎo)的特性，便于數(shù)學(xué)處理。HSS采用ST函數(shù)作為閾值函數(shù)，并把粒子群優(yōu)化用于確定各子帶的閾值，獲得了較好的去噪效果。

10、 (6)針對(duì)基于小波的多源圖像融合中的若干閾值和參數(shù)僅憑主觀經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)定難以達(dá)到最佳融合效果的問題，結(jié)合人眼的視覺特性提出了基于粒子群優(yōu)化的小波區(qū)域(Particle Swarm Optimized Wavelet Region，PSOWR)圖像融合算法。PSOWR算法用局部能量和區(qū)域?qū)Ρ榷葋碇笇?dǎo)小波系數(shù)融合過程，并把粒子群優(yōu)化引入到圖像融合之中，用于確定融合規(guī)則中的相關(guān)閾值和參數(shù)。遙感圖像和醫(yī)學(xué)圖像的融合實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PSOWR算法