| 基于PSO-GA优化的TOP-HAT形态学滤波器及其应用 |
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| 引用本文： | 高德远,王建刚.基于PSO-GA优化的TOP-HAT形态学滤波器及其应用[J].航空计算技术,2013,43(3). |
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| 作者姓名： | 高德远 王建刚 |
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| 作者单位： | 西北工业大学计算机科学与工程学院,陕西西安,710072 |
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| 摘 要： | 针对机栽红外图像中运动弱小点目标检测的难题,提出了一种基于PSO-GA训练参数的形态学滤波器.以粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)采用新的区间离散化编码和自适应的主次式交叉与变异算子,将遗传算法与粒子群优化算法的自动更新特征结合在一起,通过优化搜索全局空间获得形态学滤波器的最优参数,进而确保优化的形态学滤波器具有良好的滤波性及时效性.通过对低信噪比红外图像(SNR约为2)的测试,检测概率可以达到98％以上,与利用神经网络(Neural Network,NN)训练结构元素后的Top-Hat形态学滤波器相比提高了2％ ～3％.与GA算法相对,训练算法效能提高20％,提高了搜索最佳值的能力.
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| 关 键 词： | 粒子群优化算法 遗传算法 神经网络 Top-Hat形态学滤波器 |
Optimal Top-Hat Morphological Filters Based on PSO-GA and Application |
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| GAO De-yuan
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WANG Jian-gang.Optimal Top-Hat Morphological Filters Based on PSO-GA and Application[J].Aeronautical Computer Technique,2013,43(3). |
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| Authors: | GAO De-yuan WANG Jian-gang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | particle swarm optimization (PSO) genetic algorithm (GA) neural network (NN) Top-Hat morphological filters |
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