【摘 要】
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鉴于科学研究和实际工程中许多问题的复杂性、约束性、非线性、多局部极小和建模困难等特点,寻找适用于各种不同需求的新型智能优化方法一直是许多学科的一个重要研究方向。
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鉴于科学研究和实际工程中许多问题的复杂性、约束性、非线性、多局部极小和建模困难等特点,寻找适用于各种不同需求的新型智能优化方法一直是许多学科的一个重要研究方向。群智能优化技术是模仿自然界群体生物行为特征而产生的一类新兴智能优化算法,该算法在没有集中控制且不提供全局模型的前提下,为求解复杂问题的最优解提供了更好的方法。微粒群算法是群智能优化算法的一种,因为微粒群算法概念简单,容易实现,短短几年时间里,微粒群算法及其应用的研究正逐渐成为一个研究热点。本文在研究微粒群算法的基本原理和研究现状的基础上,主要对微粒群算法在图像处理中的应用和微粒群算法可视化工具的设计两个方面进行了研究。微粒群算法在图像处理中应用的关键是如何把图像处理的问题转换成最优化问题,以及微粒群算法中微粒的定义、搜索空间和适应度函数的确定。微粒群算法可视化工具的设计与实现的关键是如何设计工具的处理流程,工具中微粒群算法的实现,适应度函数和微粒的绘制以及接口设计。本文主要把微粒群算法应用到了图像配准、图像增强、图像复原中,分别建立了图像配准、图像增强、图像复原的优化模型,设计了相应的PSO优化策略,最后用实验验证了微粒群算法应用在图像处理中的可行性,并指出这些方法不仅能够成功,而且有一定的实际应用价值。本文设计并实现了一个微粒群算法可视化工具,依据系统功能和设计目标,此工具能够仿真PSO处理流程,能够通过界面调整PSO算法的参数,选择适应度函数,选择显示方式等。实验表明,本文所设计的工具满足了设计之前的功能要求,可以使得研究人员能够直观的看到微粒群算法的执行过程,从而更好的了解微粒群算法的原理及执行过程。最后总结了整个论文研究工作的成果,并展望了微粒群算法的改进、应用和可视化方面需要进一步研究的方向。
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