差分进化算法应用于图像恢复  

Image restoration based on differential evolution algorithm

作　　者：裴振奎[1,2] 俞辉[2] 赵艳丽[2] 刘真[2] 田盛丰[1] 

机构地区：[1]北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044 [2]中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,山东东营257061

出　　处：《解放军理工大学学报（自然科学版）》2010年第5期489-492,共4页Journal of PLA University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60673089)

摘　　要：针对传统的图像恢复方法存在的缺陷和不足,提出了一种基于差分进化算法的图像恢复方法。该方法的思路是,利用差分进化算法简单、通用和鲁棒性强等优点提高求解效率,优化图像恢复效果。通过将差分进化算法应用于图像恢复,并把恢复后的图像与使用遗传算法恢复的图像进行对比分析,实验表明了差分进化算法的稳定性、图像的清晰性明显优于遗传算法,基于差分进化的图像恢复具有良好的性能和显著的效果,因此差分进化算法比遗传算法更适用于图像恢复问题。To improve the defeciencies and shortcomings of the traditional image restoration,an approach was proposed for image restoration based on differential evolution algorithm.The comparison of the restoration image between the differential evolutionary algorithm and the genetic algorithm shows that the stability and image clarity of the differential evolutionary algorithm are superior to those of the genetic algorithm.The feasibility and good performance of the algorithm illustrates that differential evolutionary algorithm is more suitable than genetic algorithm for image restoration.

关 键 词：图像恢复 差分进化算法 遗传算法 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]