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摘要:
结合粒子群优化算法和遗传算法中的交叉与选择操作,提出了一种混合算法,对提出的混合算法用两个具有多个局部极值的函数进行了测试,测试结果表明混合算法寻优能力优于粒子群优化算法;利用该混合算法对低分辨率图像序列重建出一幅高分辨率图像.实验结果表明,该方法重建图像的视觉效果和信噪比均优于遗传算法与梯度下降算子相结合的混合算法重建图像的效果.
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文献信息
篇名 应用PSO与GA混合算法重建超分辨图像
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 超分辨率 图像重建 粒子群优化 遗传算法 混合算法
年,卷(期) 2010,(15) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 159-161,181
页数 分类号 TP391
字数 3340字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.15.047
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 陈鹤峰 广东工业大学数学学院 9 36 4.0 5.0
2 聂笃宪 华南农业大学理学院 37 127 6.0 9.0
3 袁利国 华南农业大学理学院 20 57 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
超分辨率
图像重建
粒子群优化
遗传算法
混合算法
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
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