范晓艳
- 作品数：3 被引量：4H指数：1
- 供职机构：河南师范大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：河南省科技攻关计划国家自然科学基金河南省基础与前沿技术研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于NSCT域二次模糊相关性的运动模糊置换混叠图像盲分离
- 2016年
- 针对一类运动模糊置换混叠图像盲分离问题,提出一种基于NSCT域的二次模糊相关性的盲分离算法.首先,对置换混叠图像进行运动模糊,把原图像与相应的运动模糊图像分别在NSCT域上进行稀疏分解,得到各自的低频子带系数和各带通方向子带系数;其次,利用系数的冗余特性求其和图像;然后,对和图像分块,估计各对应子块的相关系数,对其采用阈值化操作分离出置换图像.实验结果表明,采用本算法在置换图像的运动模糊方向、模糊度、大小、位置和个数未知情况下对运动模糊置换混叠图像实现了有效的分离效果,并且对置换图像的正确分离率高于二次模糊相关性置换混叠图像盲分离和小波变换二次模糊相关性盲分离方法.
- 段新涛王婧娟范晓艳
- 关键词：盲分离NSCT
- 基于差分进化的插值置换混叠图像盲分离被引量：1
- 2015年
- 针对插值置换混叠图像提出了一套完整的盲分离方案。根据插值图像像素点之间存在的相关性,通过对置换混叠图像分块进行有限差分,检测插值图像与原图像经过有限差分后的值之间的差距,设定适当的阈值,将其分开。为获得最优阈值,用差分进化算法进行优化,获得最优阈值。根据阈值将图像二值化,进而将置换图像分离出来。实验结果表明,该方法比阈值法的鲁棒性强,对经过不同插值方式的置换混叠图像进行盲分离都有较好的效果。
- 段新涛范晓艳王婧娟尹欣欣王伟
- 关键词：盲分离有限差分差分进化
- 改进的生物地理学算法及其在图像分割中的应用被引量：3
- 2015年
- 为了增强生物地理学优化算法(BBO)在图像多阈值分割应用中的全局搜索能力,提高其优化性能,提出一种改进的生物地理学算法(IBBO)。首先,引入多源迁移算子,该算子能更好地从搜索空间中生成新特征值,有效提高种群的多样性;其次,创建一种新型的动态变异算子,该算子能够动态地改变变异幅度,提高算法运算效率,使算法快速收敛到全局最优解;随后,将原来的精英选择算子改为贪婪选择算子,即采用优胜劣汰的策略加快算法收敛速度;最后将其应用到基于最大熵的多阈值分割中。图像分割实验结果表明,IBBO算法运行速度远远快于穷举算法,优化性能优于标准BBO算法和PSO算法。
- 张新明尹欣欣冯梦清范晓艳
- 关键词：优化算法生物地理学优化算法图像分割多阈值分割最大熵
