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针对视觉图像的深度信息的获取,提出了一种基于马尔可夫随机场的散焦特征参数的模型,将散焦特征深度信息的获取转化为能量函数的优化问题.采用混沌粒子群优化(PSO)方法防止预测模型的局部优化,可以使预测率显著提高.实验与仿真证实了模型和算法的有效性和可能性.
混沌PSO优化的马尔可夫随机场的深度恢复
【摘 要】
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针对视觉图像的深度信息的获取,提出了一种基于马尔可夫随机场的散焦特征参数的模型,将散焦特征深度信息的获取转化为能量函数的优化问题.采用混沌粒子群优化(PSO)方法防止预测模型的局部优化,可以使预测率显著提高.实验与仿真证实了模型和算法的有效性和可能性.
【机 构】
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武汉工程大学计算机科学与工程学院,智能机器人湖北省重点实验室,湖北 武汉 430205
【出 处】
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华中科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2013年S1期
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