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摘要:
针对PSO算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种以块算法为基础,量子粒子群优化算法(QPSO)为优化策略的纹理合成方法.实验结果表明,与标准PSO算法相比,由于量子粒子群优化算法(QPSO)著的全局收敛性,这种新型的纹理合成方法,使最后的合成图像中采样块结合处更流畅,纹理更细腻.
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文献信息
篇名 基于QPSO的纹理合成算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 纹理合成 块采样 粒子群优化算法(PSO) 量子化粒子群算法(QPSO)
年,卷(期) 2007,(22) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 31-33,70
页数 4页 分类号 TP301.6
字数 3284字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.22.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 须文波 江南大学信息工程学院 409 3078 23.0 34.0
2 孙俊 江南大学信息工程学院 186 1552 21.0 30.0
3 周焘 江南大学信息工程学院 1 3 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
纹理合成
块采样
粒子群优化算法(PSO)
量子化粒子群算法(QPSO)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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