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基于克隆选择算法的层叠滤波器的优化设计
  • ISSN号:1006-7043
  • 期刊名称:哈尔滨工程大学学报
  • 时间:0
  • 页码:456-460
  • 语言:中文
  • 分类:TN911.2[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60672034);高等学校博士学科点基金资助项目(20060217021);黑龙江省自然科学基金资助项目(ZJG0606-01).
  • 相关项目:基于镜像阈值分解的层叠滤波器优化设计及实现研究
中文摘要:

层叠滤波器是一种非线性数字滤波器,具有良好的去除噪声能力和图像细节保持能力,近年来成为研究的热点问题之一.层叠滤波器设计的核心实际上是一个正布尔函数的优化问题,在MAE准则下,提出了一种基于克隆选择算法的层叠滤波器的优化方法.仿真实验结果表明,基于这种克隆选择算法的最优层叠滤波器不仅在滤波效果上好于基于遗传算法和基于粒子群算法的最优层叠滤波器,而且可以快速实现其优化过程,在较短时间内得到较好的效果,是一种有效的层叠滤波器的优化算法.

英文摘要:

Stack filters are a class of nonlinear filters that have good performance in suppressing noises and preserving details. They have recently become the hotspot of research works. Their design is actually an optimization problem of positive Boolean function (PBF). This paper presents a clone selection algorithm for optimizing stack filters under mean absolute error (MAE) criterion. Results of experiments show that stack filters optimized with a clone selection algorithm are more effective, and optimizing speed is better than that with filters optimized by genetic algorithms or by particle swarm algorithms, which indicates that the clone selection algorithms are effective for optimizing stack filters.

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期刊信息
  • 《哈尔滨工程大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工程大学
  • 主编:杨士莪
  • 地址:哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
  • 邮编:150001
  • 邮箱:xuebao@hrbeu.edu.cn
  • 电话:0451-82519357
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7043
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1390/U
  • 邮发代号:14-111
  • 获奖情况:
  • 工信部科技期刊评比"优秀期刊奖",中国高校科技期刊评比"精品期刊奖","北方十佳期刊奖",首届黑龙江省政府出版奖--优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:11823