基于改进ACFOA的图像一维OMP稀疏分解

• 作者: 尹忠科 杨明 陈玲玲
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 图像稀疏分解 正交匹配追踪 自适应混沌果蝇优化算法 计算复杂度 全局最优
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 208-211,272
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.43
• 字数: 5440字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.04.048

摘要

针对二维图像稀疏分解运算复杂度高的问题,提出一种基于改进自适应混沌果蝇优化算法的图像一维正交匹配追踪OMP(Orthogonal Matching Pursuit)稀疏分解方法.算法首先将图像从二维空间转换到一维空间,然后对自适应混沌果蝇优化算法ACFOA(Adaptive Chaos Fruit Fly Optimisation Algorithm)的味道浓度判定值和混沌映射函数进行了改进,提高了算法的全局寻优性能,最后将改进后的ACFOA算法应用到图像一维OMP分解之中.实验结果表明,在相同实验条件下,图像一维OMP稀疏分解的速度是二维分解的1.12倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹忠科	西南交通大学信息科学与技术学院	88	1741	22.0	38.0