基于量子遗传优化算法的图像稀疏分解

来源 :西南交通大学学报 | 被引量 : 59次 | 上传用户：djs4520345

【摘要】

：

为了减少图像稀疏分解的计算量,提出了一种基于量子遗传算法与匹配追踪相结合的图像稀疏分解快速算法.量子遗传算法能用较小的种群规模实现较大的空间搜索,全局寻优能力强,基于匹配追踪的图像稀疏分解是最优化问题,因此可用量子遗传算法快速实现.仿真结果表明,每步分解所需计算的图像或图像残差与原子的内积仅4 000次,由分解结果重建的图像具有较好的主观质量.

【作者】

：

李恒建尹忠科王建英

【机构】

：

西南交通大学信息科学与技术学院

【出处】

：

西南交通大学学报

【发表日期】

：

2007年01期

【关键词】

：

图像处理稀疏分解匹配追踪量子遗传算法 image processing sparse decomposition matching pursuit

【基金项目】

：

四川省重点科技计划项目（04GG021-020-5,03GG006-005-2）：教育部留学回国人员科研启动基金资助项目（教外司[2004]527号）

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