基于学习的烙画图像特征重构

• 作者: 周世生 王东
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 烙画 学习 轮选择 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2010,（19）
• 页码范围: 219-221
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.19.077

摘要

提出一种基于学习的烙画图像计算机仿真算法.在Hertzmann 图像类比算法的基础上,使用融合轮选择算子的粒子群优化算法对处理过程进行加速,整个粒子群的当前最优位置采用轮选择的方法,能有效降低粒子群优化算法过早收敛于局部最优的机率,获得较传统近似最近邻域搜索更快的处理速度.为弥补Hertzmann 算法中结果图像视觉效果上的纹理缺陷,在图像融合过程中,先将2 幅输入图像转换到lαβ颜色空间,再进行点对点的加计算,进而实现图像视觉效果的增强.烙画图像的类比实验结果表明,该算法所获得的烙画仿真结果图像接近真实烙画图像效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周世生	西安理工大学印刷包装工程学院	130	641	13.0	20.0
2	王东	西安理工大学印刷包装工程学院	35	60	4.0	6.0