【摘 要】
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针对模糊图像高维空间几何信息(high-dimensional space geometrical informatics,HDSGI)复原方法不能自动调节参数的问题,提出一种结合混沌粒子群优化(chaotic particle swarm optimization,CPSO)算法进行模糊图像自适应复原的新方法。HDSGI图像复原算法可以获得清晰的复原图像,但是需要人工调节表征分布曲线的参数,参数
【机 构】
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河海大学物联网工程学院,常州市传感网与环境感知重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60972101,41306089);江苏省科技支撑计划(BE2012096,BE2013372);常州市科技支撑计划(CE20135041)资助课题
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针对模糊图像高维空间几何信息(high-dimensional space geometrical informatics,HDSGI)复原方法不能自动调节参数的问题,提出一种结合混沌粒子群优化(chaotic particle swarm optimization,CPSO)算法进行模糊图像自适应复原的新方法。HDSGI图像复原算法可以获得清晰的复原图像,但是需要人工调节表征分布曲线的参数,参数选择不合适时复原图像中会出现噪声。将能同时度量图像模糊程度和噪声水平的无参考型图像质量评价指标作为CPS
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