本文選題：盲均衡算法 + 小波變換�。� 參考：《南京信息工程大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：圖像在信道傳輸過程中,未知點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)和噪聲等干擾因素對(duì)圖像質(zhì)量有重要影響,因此,利用盲均衡算法對(duì)接收到的圖像進(jìn)行有效恢復(fù)是值得探究的問題。然而,盲均衡算法存在局部收斂甚至發(fā)散的不足,故本文將盲均衡算法及DNA遺傳算法和螢火蟲算法相結(jié)合,對(duì)圖像盲恢復(fù)進(jìn)行研究。研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面:1.定義了 DNA遺傳螢火蟲算法。針對(duì)螢火蟲算法對(duì)優(yōu)秀個(gè)體的依賴程度高等缺點(diǎn),通過DNA遺傳算法提高螢火蟲種群基因,從而提高了求解精度。將DNA遺傳算法和螢火蟲算法這兩種算法結(jié)合起來,定義了 DNA遺傳螢火蟲算法,該算法利用DNA遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)對(duì)螢火蟲進(jìn)行優(yōu)化,使其找到的極值點(diǎn)更加準(zhǔn)確,提高了尋優(yōu)能力。2.研究了基于DNA遺傳螢火蟲優(yōu)化的盲均衡算法。針對(duì)常模盲均衡算法收斂速度慢、易于陷入局部極值等缺點(diǎn),通過DNA遺傳螢火蟲算法優(yōu)化螢火蟲種群,提高了該算法的全局搜索能力,獲得了代價(jià)函數(shù)的全局極值,從而提高了均衡效果,克服了常模盲均衡的缺點(diǎn)。3.提出了基于新型DNA遺傳螢火蟲優(yōu)化的小波盲均衡算法。針對(duì)現(xiàn)有傳統(tǒng)DNA遺傳算法的缺陷,定義了新型交叉和變異操作,獲得了新型DNA遺傳螢火蟲算法。該算法提高了遺傳性能,保證了螢火蟲種群質(zhì)量,優(yōu)化了正交小波變換盲均衡器的性能。4.提出了基于新型DNA遺傳螢火蟲優(yōu)化的二維圖像小波盲恢復(fù)算法。對(duì)于圖像信號(hào)來說,用一維均衡器進(jìn)行均衡,在降維和升維處理過程中,會(huì)使一部分信息丟失,因此本研究直接對(duì)二維圖像進(jìn)行盲恢復(fù),從而提出了基于新型DNA遺傳螢火蟲優(yōu)化的二維圖像小波盲恢復(fù)算法。該算法減少了信息的缺失,提高了復(fù)原圖像的質(zhì)量。
[Abstract]:In the process of image transmission, the unknown point spread function and noise have an important effect on the image quality. Therefore, it is worth exploring to use blind equalization algorithm to recover the received image effectively. However, the blind equalization algorithm has the shortcoming of local convergence and even divergence. Therefore, the blind equalization algorithm, DNA genetic algorithm and firefly algorithm are combined in this paper to study the blind image restoration. The research mainly includes the following aspects: 1. DNA genetic algorithm for fireflies is defined. Aiming at the high dependence degree of the firefly algorithm on the excellent individuals, the DNA genetic algorithm is used to improve the gene of the firefly population so as to improve the accuracy of the solution. The DNA genetic algorithm and the firefly algorithm are combined to define the DNA genetic firefly algorithm. The algorithm uses the advantages of DNA genetic algorithm to optimize the firefly and make it more accurate. Improved the ability to find the best. 2. A blind equalization algorithm based on DNA genetic firefly optimization is studied. Aiming at the shortcomings of the blind equalization algorithm, such as slow convergence speed and easy to fall into local extremum, the DNA genetic firefly algorithm is used to optimize the population of fireflies, and the global searching ability of the algorithm is improved, and the global extremum of the cost function is obtained. Thus, the equalization effect is improved and the disadvantage of blind equalization of norm is overcome. A new blind equalization algorithm based on DNA genetic firefly optimization is proposed. Aiming at the defects of traditional DNA genetic algorithm, new crossover and mutation operations are defined, and a new DNA genetic firefly algorithm is obtained. The algorithm improves the genetic performance, ensures the quality of the firefly population, and optimizes the performance of the orthogonal wavelet transform blind equalizer. A new blind restoration algorithm based on DNA genetic firefly optimization for two-dimensional image is presented in this paper. For image signal equalization with one-dimensional equalizer will make part of the information lose in the process of reducing and raising dimension. Therefore this study directly performs blind restoration of two-dimensional images. Thus, a new DNA genetic firefly optimization algorithm based on wavelet blind restoration of two-dimensional images is proposed. The algorithm reduces the missing information and improves the quality of reconstructed image.
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1906630