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改进多目标粒子群优化算法及在图像融合中的应用
被引量:
1
1
作者
李娟
南旭良
+1 位作者
毕思远
吴微
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第S1期477-480,共4页
在深入研究图像融合算法的基础上,受多目标粒子群优化算法(MOPSO)的启发,提出了一种改进的MOPSO算法,并将该改进算法用于图像融合方面。这种算法提出了两次调节指数收敛函数,使得寻优速率得到更为平滑地过渡,从而让搜索结果更好的接近Pa...
在深入研究图像融合算法的基础上,受多目标粒子群优化算法(MOPSO)的启发,提出了一种改进的MOPSO算法,并将该改进算法用于图像融合方面。这种算法提出了两次调节指数收敛函数,使得寻优速率得到更为平滑地过渡,从而让搜索结果更好的接近Pareto最优解集。实验结果表明,与传统的融合算法比较在客观性能指标上得到提高。
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关键词
多目标优化
多目标粒子群优化
图像融合
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职称材料
题名
改进多目标粒子群优化算法及在图像融合中的应用
被引量:
1
1
作者
李娟
南旭良
毕思远
吴微
机构
吉林大学通信工程学院
清华大学电子工程系
出处
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第S1期477-480,共4页
基金
吉林大学基本科研业务费项目(201103214)
文摘
在深入研究图像融合算法的基础上,受多目标粒子群优化算法(MOPSO)的启发,提出了一种改进的MOPSO算法,并将该改进算法用于图像融合方面。这种算法提出了两次调节指数收敛函数,使得寻优速率得到更为平滑地过渡,从而让搜索结果更好的接近Pareto最优解集。实验结果表明,与传统的融合算法比较在客观性能指标上得到提高。
关键词
多目标优化
多目标粒子群优化
图像融合
Keywords
multi-objective optimization
MOPSO
image fusion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进多目标粒子群优化算法及在图像融合中的应用
李娟
南旭良
毕思远
吴微
《吉林大学学报(工学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
下载PDF
职称材料
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参考文献
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