基于多尺度-多方向Transformer的图像识别 被引量：4

1

作者 杨育婷 李玲玲 +3 位作者 刘旭 焦李成 刘芳 马文萍 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期249-265,共17页

有效的特征表示对提升深度学习模型的表征能力和图像识别性能至关重要。例如,多尺度特征表示方法能够捕捉不同尺度的丰富信息,有助于提高深度学习模型的图像识别性能。然而,当前的多尺度深度学习方法仍存在对图像方向特征建模不明确的局... 有效的特征表示对提升深度学习模型的表征能力和图像识别性能至关重要。例如,多尺度特征表示方法能够捕捉不同尺度的丰富信息,有助于提高深度学习模型的图像识别性能。然而,当前的多尺度深度学习方法仍存在对图像方向特征建模不明确的局限,导致对具有方向性目标的误识别。为了更好地表示图像中蕴含的多方向特征,本文提出了一种基于多尺度-多方向Transformer的网络框架(MSMDFormer)。首先,该框架中设计了一种能够捕获并增强多个方向特征的多方向特征编码器。在此基础上,本文联合了不同尺度的Gabor表征与多头注意力机制,设计了一种多尺度多方向Transformer编码器,以有效地聚合图像的多尺度和多方向特征。最后,该框架对卷积特征和多尺度-多方向特征进行融合,然后将融合特征用于图像识别。实验结果表明,MSMDFormer在CIFAR10、CIFAR100和SVHN数据集上分别取得了95.65%、77.46%和96.87%的整体准确率,在与19种基准方法的对比中显示出具有竞争力的图像分类性能。与11种图像分割基准方法相比,MSMDFormer在ADE20K数据集上展现出0.33%至6.58%mIoU的性能增益。综上所述,本文提出的MSMDFormer在深度学习图像识别任务中展现了卓越的特征表示能力,具有广泛的应用前景。另外,探索更有效的方向特征表示方法将成为未来研究的重要方向。 展开更多

关键词 TRANSFORMER 多尺度 多方向 特征表示 图像识别

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压缩感知回顾与展望 被引量：320

2

作者 焦李成 杨淑媛 +1 位作者 刘芳 侯彪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1651-1662,共12页

压缩感知是建立在矩阵分析、统计概率论、拓扑几何、优化与运筹学、泛函分析等基础上的一种全新的信息获取与处理的理论框架.它基于信号的可压缩性,通过低维空间、低分辨率、欠Nyquist采样数据的非相关观测来实现高维信号的感知.压缩感... 压缩感知是建立在矩阵分析、统计概率论、拓扑几何、优化与运筹学、泛函分析等基础上的一种全新的信息获取与处理的理论框架.它基于信号的可压缩性,通过低维空间、低分辨率、欠Nyquist采样数据的非相关观测来实现高维信号的感知.压缩感知不仅让我们重新审视线性问题,而且丰富了关于信号恢复的优化策略,极大的促进了数学理论和工程应用的结合.目前,压缩感知的研究正从早期的概念理解、数值仿真、原理验证、系统初步设计等阶段,转入到理论的进一步深化,以及实际系统的开发与应用阶段.本文分析了压缩感知的原理与应用,综述了压缩感知的最新进展及存在的问题,指出了进一步研究的方向. 展开更多

关键词 压缩感知 稀疏表示 压缩观测 优化恢复

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结构化压缩感知研究进展 被引量：46

3

作者 刘芳 武娇 +1 位作者 杨淑媛 焦李成 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期1980-1995,共16页

压缩感知(Compressive sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架.借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可从小规模的线性、非自适应的测量中通过非线性优化的方法重构信号.结构化压缩感知是在传统压缩感知基础上形成的新的理论框架... 压缩感知(Compressive sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架.借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可从小规模的线性、非自适应的测量中通过非线性优化的方法重构信号.结构化压缩感知是在传统压缩感知基础上形成的新的理论框架,旨在将与数据采集硬件及复杂信号模型相匹配的先验信息引入传统压缩感知,从而实现对更广泛类型的信号准确有效的重建.本文围绕压缩感知的三个基本问题,从结构化测量方法、结构化稀疏表示和结构化信号重构三个方面对结构化压缩感知的基本模型和关键技术进行详细的阐述,综述了结构化压缩感知的最新的研究成果,指出结构化压缩感知进一步研究的方向. 展开更多

关键词 压缩感知 压缩观测 稀疏表示 信号重构 结构模型

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基于方向增强邻域窗和非下采样Shearlet描述子的非局部均值图像去噪 被引量：9

4

作者 张小华 陈佳伟 +2 位作者 孟红云 焦李成 孙翔 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期2634-2639,共6页

非局部均值(Non-Local Means,NLM)是一种有效的图像去噪方法。然而它仅关注图像的几何结构信息而忽略了图像表面模型和方向信息,其相似性度量鲁棒性差。针对这些缺点,该文首先提出了一种基于非下采样的Shearlet的描述子(NSSD),它能更好... 非局部均值(Non-Local Means,NLM)是一种有效的图像去噪方法。然而它仅关注图像的几何结构信息而忽略了图像表面模型和方向信息,其相似性度量鲁棒性差。针对这些缺点,该文首先提出了一种基于非下采样的Shearlet的描述子(NSSD),它能更好地描述图像块的特征,基于此构造的相似性度量具有较强的鲁棒性。本文基于此描述子与非局部计算模型提出了一种更加有效的非局部均值去噪算法(SNLM)。其次,针对明显包含纹理和方向的图像块,提出了一种方向增强邻域窗,使得邻域窗内主导方向像素点在相似度计算中权重增加。实验结果证明,新方法在自然图像去噪中优于传统的NLM算法。特别地,对于纹理图像去噪,基于方向增强邻域窗的算法,能够在去除噪声的同时很好地保留纹理边缘等细节信息。 展开更多

关键词 图像处理 非局部均值 非下采样Shearlet描述子 方向增强邻域窗

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基于提升Directionlet域高斯混合尺度模型的SAR图像噪声抑制 被引量：11

5

作者 白静 侯彪 +1 位作者 王爽 焦李成 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期1234-1241,共8页

提出了一种新的SAR图像相干斑噪声抑制方法.该方法将高斯混合尺度(GSM)模型引入Directionlet变换域,构造了基于提升Directionlet分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.作为一种新的多尺度几何分析工具,Directionlet... 提出了一种新的SAR图像相干斑噪声抑制方法.该方法将高斯混合尺度(GSM)模型引入Directionlet变换域,构造了基于提升Directionlet分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.作为一种新的多尺度几何分析工具,Directionlets通过多方向选择来捕捉图像中各向异性特征,滤波器结构为可分离设计;采用提升方案进一步减小变换的运算量.文中对相邻位置和尺度的系数建立GSM模型,能较好地描述系数的边缘分布,充分体现邻域间系数的相关性.对大量真实SAR图像的去噪实验表明,文中方法取得了比空域滤波及小波方法更优的去噪性能,同时在图像边缘等细节特征保持方面具有明显优势. 展开更多

关键词 SAR图像 Directionlet变换 高斯混合尺度模型(GSM) 提升方案 斑点噪声

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基于非下采样Contourlet的多传感器图像自适应融合 被引量：18

6

作者 常霞 焦李成 贾建华 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期2229-2238,共10页

提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像自适应融合方法,采用黄金分割法搜索最优的低频融合权值,自适应地对多传感器图像的低频子带系数进行融合.非下采样Contourlet变换是一种新的图像多尺度、多方向的表示方法,适合表达... 提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像自适应融合方法,采用黄金分割法搜索最优的低频融合权值,自适应地对多传感器图像的低频子带系数进行融合.非下采样Contourlet变换是一种新的图像多尺度、多方向的表示方法,适合表达具有丰富细节信息及方向信息的图像,且该变换具有平移不变性,可以避免一般方法对融合图像引入的振铃效应,它的高频方向子带捕获了多传感器图像的显著特征,文中采用同一尺度下方向子带信息和取大的规则对高频系数进行融合.实验结果表明,与基于拉普拉斯塔、小波、平稳小波和Contourlet变换的方法比较,文中所提出的方法可以获得较好的融合效果. 展开更多

关键词 图像融合 自适应 黄金分割 非下采样CONTOURLET变换 多尺度几何分析

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基于多阈值的非下采样轮廓波图像去噪方法 被引量：12

7

作者 杨晓慧 焦李成 +1 位作者 牛宏娟 王中晔 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期200-201,204,共3页

非下采样轮廓波变换(NSCT)是一种新的多尺度几何分析工具,具有平移不变性、多方向性和各向异性。与小波变换相比,NSCT能更好地表示图像中的边缘等信息。对合成孔径雷达图像进行NSCT分解,考虑其系数统计特性,基于BayesShrink对每个分解... 非下采样轮廓波变换(NSCT)是一种新的多尺度几何分析工具,具有平移不变性、多方向性和各向异性。与小波变换相比,NSCT能更好地表示图像中的边缘等信息。对合成孔径雷达图像进行NSCT分解,考虑其系数统计特性,基于BayesShrink对每个分解层的各个子带做多层阈值估计和软阈值收缩处理。实验结果表明,采用该方法得到的图像在视觉效果和客观衡量指标上均符合要求。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 图像去噪 非下采样轮廓波变换 多阈值

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基于上下文分析的无监督分层迭代算法用于SAR图像分割 被引量：13

8

作者 余航 焦李成 刘芳 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期100-116,共17页

基于聚类的分割算法能够有效地分析目标特征在特征域的分布结构,进而准确判断目标的所属类别,但难以利用图像的空间和边缘信息,而基于区域增长的分割算法能够在空间域利用多种图像信息计算目标之间的相似性,但缺乏对特征结构本身的深层... 基于聚类的分割算法能够有效地分析目标特征在特征域的分布结构,进而准确判断目标的所属类别,但难以利用图像的空间和边缘信息,而基于区域增长的分割算法能够在空间域利用多种图像信息计算目标之间的相似性,但缺乏对特征结构本身的深层挖掘,容易出现欠分割或过分割的结果.本文结合这两种算法各自的优势,针对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的特点,提出了一种基于上下文分析的无监督分层迭代算法.该算法使用过分割区域作为操作单元,以提高分割速度,降低SAR图像相干斑噪声的影响.在合并过分割区域时,该算法采用了分层迭代的策略:首先,设计了一种改进的模糊C均值聚类算法,对过分割区域的外观特征进行聚类分析,获得其类别标记,该类别标记包含了特征的分布结构信息.然后,利用多种SAR图像特征对同类区域的空域上下文进行分析,使用区域迭代增长算法对全局范围内的相似区域进行合并,直到不存在满足合并条件的过分割区域对为止,再重新执行聚类算法.这两种子算法分层交替迭代,扬长避短,实现了一种有效的方法来组织和利用多种信息对SAR图像进行分割.对模拟和真实SAR图像的实验表明,本文提出的算法能够在区域一致性和细节保留之间做到很好的平衡,准确地分割出各类目标区域,对相干斑噪声具有很强的鲁棒性. 展开更多

关键词 图像分割 聚类算法 区域迭代增长 特征提取 相似度度量 合成孔径雷达图像

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利用0-1矩阵分解集成的极化SAR图像分类 被引量：8

9

作者 陈博 王爽 +3 位作者 焦李成 刘芳 毛莎莎 张爽 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1495-1501,共7页

全极化合成孔径雷达(Pol SAR)图像蕴含更丰富的散射信息,具有更多的可用特征。如何使用这些特征是极化SAR图像分类中非常重要的一步,但是目前尚未对此提出非常明确的准则。为了能够有效地解决上述问题,该文提出一种基于特征加权集成的极... 全极化合成孔径雷达(Pol SAR)图像蕴含更丰富的散射信息,具有更多的可用特征。如何使用这些特征是极化SAR图像分类中非常重要的一步,但是目前尚未对此提出非常明确的准则。为了能够有效地解决上述问题,该文提出一种基于特征加权集成的极化SAR图像分类算法。该算法采用0-1矩阵分解集成方法对包括不同特征的数据集进行学习获得相应加权系数,并通过对每个特征集获得的预测结果进行加权集成来提高极化SAR图像分类性能。首先,输入极化SAR数据,获得极化特征作为原始特征集,并对其进行随机抽取获得不同的特征子集;然后,使用0-1矩阵集成算法得到每个特征值相对应的加权系数;最后,通过对各个特征子集的预测结果进行集成得到最终极化SAR图像分类结果。实测L波段和C波段极化数据的实验结果表明,该算法可以有效地提高极化SAR图像分类的准确度。 展开更多

关键词 极化合成孔径雷达 监督图像分类 集成学习 分类器集成

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基于稀疏表示及光谱信息的高光谱遥感图像分类 被引量：73

10

作者 宋相法 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期268-272,共5页

该文结合稀疏表示及光谱信息提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。首先提出利用高光谱遥感图像数据集构造学习字典,然后根据学习字典计算每个像元的稀疏系数,从而获得像元的稀疏表示特征,最后根据稀疏表示特征和光谱信息分别构造随... 该文结合稀疏表示及光谱信息提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。首先提出利用高光谱遥感图像数据集构造学习字典,然后根据学习字典计算每个像元的稀疏系数,从而获得像元的稀疏表示特征,最后根据稀疏表示特征和光谱信息分别构造随机森林,通过投票机制得到最终的分类结果。在AVIRIS高光谱遥感图像上的实验结果表明:该文所提方法能够提高分类效果,且其分类总精度和Kappa系数要高于光谱信息和稀疏表示特征方法。 展开更多

关键词 图像处理 高光谱遥感图像 稀疏表示 分类 随机森林

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一种自适应多尺度积阈值的图像去噪算法 被引量：12

11

作者 张文革 刘芳 +1 位作者 高新波 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期1779-1785,共7页

该文提出了平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform,SWT)域自适应多尺度积阈值的图像去噪算法(SWT domain Multiscale Products,SWTMP)。与传统的阈值去噪算法不同,该阈值不是直接作用于小波系数,而是作用于小波系数的空间多尺度积... 该文提出了平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform,SWT)域自适应多尺度积阈值的图像去噪算法(SWT domain Multiscale Products,SWTMP)。与传统的阈值去噪算法不同,该阈值不是直接作用于小波系数,而是作用于小波系数的空间多尺度积。分析了SWT域含噪图像多尺度积的特点,提出了SWT域自适应多尺度积阈值的计算方法。多尺度积强化了图像的重要结构信息,弱化了噪声,在有效去噪的同时更多地保留了图像的边缘和细节。实验结果表明,所提算法对自然图像去噪后的视觉效果和性能指标均好于二进小波域多尺度积阈值(Adaptive Multiscale Products Thresholding,AMPT)去噪方法。 展开更多

关键词 图像处理 自适应滤波 平稳小波变换 多尺度积阈值

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基于非下采样Contourlet变换的SAR图像增强 被引量：12

12

作者 沙宇恒 刘芳 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1716-1721,共6页

该文基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和SAR图像的统计特性,提出一种SAR图像增强方法,给出一种基于非下采样塔型分解的斑点噪声方差估计算法和一种基于方向邻域模型的弱边缘增强算法。该文在不同方向子代进行斑点方差估计,利用局部方... 该文基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和SAR图像的统计特性,提出一种SAR图像增强方法,给出一种基于非下采样塔型分解的斑点噪声方差估计算法和一种基于方向邻域模型的弱边缘增强算法。该文在不同方向子代进行斑点方差估计,利用局部方向统计信息对NSCT系数并进行强边缘、弱边缘和噪声分类并进行弱边缘的增强和噪声的抑制。实验结果表明,该方法在方向信息保留和斑点抑制上优于非下采样小波变换(NSWT)相应方法。 展开更多

关键词 SAR图像增强 几何多尺度分析 非下采样CONTOURLET变换 非下采样小波变换

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基于随机子空间核极端学习机集成的高光谱遥感图像分类 被引量：8

13

作者 宋相法 曹志伟 +1 位作者 郑逢斌 焦李成 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期301-304,共4页

结合随机子空间和核极端学习机集成提出了一种新的高光谱遥感图像分类方法。首先利用随机子空间方法从高光谱遥感图像数据的整体特征中随机生成多个大小相同的特征子集;然后利用核极端学习机在这些特征子集上进行训练从而获得基分类器;... 结合随机子空间和核极端学习机集成提出了一种新的高光谱遥感图像分类方法。首先利用随机子空间方法从高光谱遥感图像数据的整体特征中随机生成多个大小相同的特征子集;然后利用核极端学习机在这些特征子集上进行训练从而获得基分类器;最后将所有基分类器的输出集成起来,通过投票机制得到分类结果。在高光谱遥感图像数据集上的实验结果表明:所提方法能够提高分类效果,且其分类总精度要高于核极端学习机和随机森林方法。 展开更多

关键词 高光谱遥感图像分类 核极端学习机 随机子空间 分类器集成

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基于活性测度和闭环反馈的非下采样Contourlet域图像融合 被引量：12

14

作者 杨晓慧 贾建 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第2期422-426,共5页

基于人类视觉系统和源图像特性,该文提出一种非下采样Contourlet域图像融合算法,并讨论了分解层数和方向分解数对融合结果的影响。低通子带引入闭环反馈策略自适应获取近似最优融合权值;高通子带则基于区域能量定义像素活性测度,以有效... 基于人类视觉系统和源图像特性,该文提出一种非下采样Contourlet域图像融合算法,并讨论了分解层数和方向分解数对融合结果的影响。低通子带引入闭环反馈策略自适应获取近似最优融合权值;高通子带则基于区域能量定义像素活性测度,以有效增强图像的对比度,并保持细节信息。实验结果表明:该文提出的图像融合新算法具有较好的鲁棒性,融合图像边缘的清晰度和连续性也较理想。 展开更多

关键词 图像融合 非下采样Contourlets 活性测度 闭环反馈

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图像分割的谱聚类集成算法 被引量：7

15

作者 贾建华 焦李成 柳炳祥 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期93-98,共6页

针对谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,利用集成学习算法良好的鲁棒性和泛化能力,提出了一种无监督集成学习算法——谱聚类集成算法.该算法先利用谱聚类的内在特性产生集成学习所需的多个聚类个体,再采用Hungarian算法对生成的聚类个体... 针对谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,利用集成学习算法良好的鲁棒性和泛化能力,提出了一种无监督集成学习算法——谱聚类集成算法.该算法先利用谱聚类的内在特性产生集成学习所需的多个聚类个体,再采用Hungarian算法对生成的聚类个体进行重新标记,计算每个样本点关于每一个类别所占的比例,得到一个成分向量,然后运用对数比变换将所得的成分向量映射到另一个空间,去除成分数据的不适定性,最后对映射后的数据进行聚类,从而得到最终的集成结果.通过对UCI数据集和纹理图像的仿真实验表明,所提算法的聚类准确率与常用的共识函数具有一定的可比性,且运算代价较小,所需时间大约为MCLA算法的一半,同时避免了精确选择谱聚类算法的尺度参数. 展开更多

关键词 谱聚类 集成学习 Hungarian算法 成分数据

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基于子空间类标传播和正则判别分析的单标记图像人脸识别 被引量：6

16

作者 殷飞 焦李成 杨淑媛 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期610-616,共7页

针对单标记图像人脸识别问题,该文提出一种基于子空间类标传播和正则判别分析的半监督维数约简方法。首先,基于子空间假设设计了一种类标传播方法,将类标信息传播到无类标样本上。然后,在传播得到的带类标数据集上使用正则判别分析对数... 针对单标记图像人脸识别问题,该文提出一种基于子空间类标传播和正则判别分析的半监督维数约简方法。首先,基于子空间假设设计了一种类标传播方法,将类标信息传播到无类标样本上。然后,在传播得到的带类标数据集上使用正则判别分析对数据进行维数约简。最后,在低维空间使用最近邻方法对测试人脸完成识别。在3个公共人脸数据库CMU PIE,Extended Yale B和AR上的实验,验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 人脸识别 子空间假设 类标传播 正则判别分析 半监督维数约简

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基于稀疏编码和集成学习的多示例多标记图像分类方法 被引量：14

17

作者 宋相法 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期622-626,共5页

该文基于稀疏编码和集成学习提出了一种新的多示例多标记图像分类方法。首先,利用训练包中所有示例学习一个字典,根据该字典计算示例的稀疏编码系数;然后基于每个包中所有示例的稀疏编码系数计算包特征向量,从而将多示例多标记问题转化... 该文基于稀疏编码和集成学习提出了一种新的多示例多标记图像分类方法。首先,利用训练包中所有示例学习一个字典,根据该字典计算示例的稀疏编码系数;然后基于每个包中所有示例的稀疏编码系数计算包特征向量,从而将多示例多标记问题转化为多标记问题;最后利用多标记分类算法进行求解。为了提高分类器的泛化能力,对多个分类器进行集成。在多示例多标记图像数据集上的实验结果表明所提方法与其它方法相比有更好的性能。 展开更多

关键词 图像分类 多示例多标记学习 稀疏编码 集成学习

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基于各向异性自适应高斯加权方向窗的非局部三维Otsu图像门限分割 被引量：10

18

作者 颜学颖 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2672-2679,共8页

针对传统3维Otsu(3D-Otsu)门限分割方法中的滤噪性能和小目标保持性能的不足,该文提出一种基于各向异性自适应高斯加权方向窗的3D-Otsu门限分割的新方法。新方法改进了3D-Otsu的邻域窗口设置方法,采用中心点的局部特征来自适应地确定邻... 针对传统3维Otsu(3D-Otsu)门限分割方法中的滤噪性能和小目标保持性能的不足,该文提出一种基于各向异性自适应高斯加权方向窗的3D-Otsu门限分割的新方法。新方法改进了3D-Otsu的邻域窗口设置方法,采用中心点的局部特征来自适应地确定邻域各向异性高斯加权方向窗口的尺寸、尺度和滤波方向。然后,提出非局部多方向相似度测量来更有效地捕捉图像中的模式冗余。最终,结合像素点灰度值、加权均值、加权中值构建3维直方图,并基于最大类间方差计算门限矢量进行分割。实验结果表明:与目前广泛使用的2维Otsu,2维最大熵以及传统3维Otsu方法相比,新方法有着更好的门限分割效果,并具有更好的滤噪性能和小目标保持性能。 展开更多

关键词 图像处理 图像门限分割 3维Otsu 各向异性 高斯加权窗 最大类间方差

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求解SAT问题的多智能体社会进化算法 被引量：6

19

作者 潘晓英 焦李成 刘芳 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2011-2020,共10页

基于Agent社会合作机制以及智能体对环境的感知和反作用能力提出了一种新的求解SAT问题的多智能体社会进化方法MASEA（Multi-AgentSocialEvolutionaryAlgorithm）。该方法在多智能体进化思想的基础上，引入人类社会“关系网模型”的概... 基于Agent社会合作机制以及智能体对环境的感知和反作用能力提出了一种新的求解SAT问题的多智能体社会进化方法MASEA（Multi-AgentSocialEvolutionaryAlgorithm）。该方法在多智能体进化思想的基础上，引入人类社会“关系网模型”的概念来建立智能体所能感知的邻域环境；同时在保留原有的竞争算子和自学习算子前提下，根据智能体具有竞争协作的特性，设计了一个新的算子---协作算子来共同完成整个进化过程。以标准SATLIB库中变量个数从20～250的3700个不同规模的标准SAT问题以及基于RB模型所产生的随机实例对MASEA的性能进行了全面的测试，并与其他一些具有较高性能算法的结果进行了比较。结果表明，MASEA具有更高的成功率和更高的运算效率。 展开更多

关键词 多智能体系统 进化算法 关系网模型 SAT问题 协作算子

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基于提升Directionlet变换的零块嵌入图像编码算法 被引量：3

20

作者 白静 吴家骥 +1 位作者 卢山 焦李成 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期283-289,共7页

提出一种新的基于提升Directionlet变换的图像压缩算法,能有效捕捉图像中的多方向各向异性特征,并具备格形可分离的滤波和采样结构.利用四叉树分块寻找局部最优的变换方向,针对Directionlet变换系数分布构造了块集合分裂嵌入编码,并通... 提出一种新的基于提升Directionlet变换的图像压缩算法,能有效捕捉图像中的多方向各向异性特征,并具备格形可分离的滤波和采样结构.利用四叉树分块寻找局部最优的变换方向,针对Directionlet变换系数分布构造了块集合分裂嵌入编码,并通过改进链表排序方式和设计新的上下文算术编码器,进一步提高压缩性能.仿真实验结果表明,与基于原始Directionlet变换的压缩算法和基于小波变换的SPECK,SPIHT,JPEG2000等经典算法相比,本文算法在性能参数和视觉效果方面均有较大提高,且在低比特率下仍能较完整地保留图像中的边缘和细节信息. 展开更多

关键词 Directionlet变换 提升方案 方向优化 图像压缩 零块嵌入编码

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