文档介绍：微粒群算法的应用研究及其可视化工具的设计与实现工学硕士学位论文硕士研究生:姬超指导教师:卢志茂教授学位级别:工学硕士学科、专业:计算机应用技术所在单位:计算机科学与技术学院论文提交日期:年月学位授予单位:哈尔滨工程大学论文答辩日期:年编号分类号:密级
要摘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,此工具能够仿真砹鞒蹋芄煌ü缑娴髡鸓算法的参数,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、应关键词:微粒群优化算法:图像配准;图像增强;图像复原;可视化化策略,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,并指出用和可视化方面需要迸一步研究的方向。哈尔滨一撼檀笱妒宦畚
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作者┳:越矿均日期:狲早年日力。月作者┳:魈沪荒月学位论文原创性声明学位论文授权使用声明哈尔滨工程大学作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式本人完全了解学校保护知识产权的有关规定,即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库进行检索,可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文,可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈本论文谠谑谟柩缓蠹纯解密后晒豕こ檀笱徒挥泄夭棵沤斜4妗⒒惚嗟取【本人郑重声明:本论文的所有工作,是在导师的指导下,由文中指出,并与参考文献相对应。除文中己注明引用的内容外,标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担忡日期:尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。口在授予学位个月后导师┳:口
仨豢翟,』第滦髀课题的背景及意义甔课题来源本课题来源于某二炮部队项目“,伍的约束和等式约束也可以转换成处理中的应用”。此项目的目标是研究微粒群优化算法在图像处理中的应用,特别是图像分割方面的应用。本文在此项目的基础上,研究微粒群优化算法在图像增强、图形复原和图像配准方面的应用,同时设计和实现一个研究微粒群优化算法的可视化工具。所谓最优化,就是在复杂环境中遇到的许多可能决策中,挑选最好的决策,亦即在满足一定的约束条件下,寻找一组参数值,以使系统的某些性能指标达到最大或者最小。因为最优化方法的应用已经涉及军事、工业、社会、经济、管理、图像等各个领域,所以最优化方法的理论和技术,琷—,⋯聊,T际颍琗为呕淞俊MǔW畲蠡侍夂苋菀鬃;晃籐璵拗频脑际占湮U鰅肥峡占洌闯摺时,上述最优化问题为无约束优化问题,即研究显得愈加重要。不失一般性,最优化问题可以表述为怀其中,口D勘旰琯为约束条件一脑际当哈尔滨丁程大学硕士学位论文—.蔛隆、‘,
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