刘清
- 作品数：3 被引量：13H指数：1
- 供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 结合时序网络和金字塔融合的稳像修复方法
- 2021年
- 针对视频稳像领域内视频图像缺损填充效果不佳,严重影响视觉效果,且导致稳像处理后的视频不稳的黑边填充问题,提出了一种基于时序网络预测和金字塔融合的图像修复方法。首先结合预裁剪机制自适应判断当前帧是否需修复;然后将截止至当前时刻的所有帧送入卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的模型进行待填充部分的预测;随后采用改进的加权最佳缝合线进行拼接并在高斯拉普拉斯金字塔中进行图像融合重构;最终在重构完成后裁剪尺寸。实验结果表明,该方法平均峰值信噪比(PSNR)相较于对比算法提高了2~5dB,平均结构相似度(SSIM)较对比算法提升了约2%~7%。该方法修复后的视频缺损填充自然,视觉效果较为稳定,即使在黑边面积较大时也有良好的修复效果,可用于多种摄像平台及不同场景下。
- 刘清刘清王文杉师文喜李世超
- 关键词：视频稳像
- 一种基于扰动项的混合粒子群优化算法
- 2012年
- 为了保持粒子种群的多样性而避免发生"早熟"的问题,本文提出一种基于扰动项混合粒子群优化算法(PSO),该方法通过提高粒子群多样性来提高PSO的收敛性能。首先用标准PSO来迭代,当粒子群失去多样性时,在包含粒子群的超球外随机设置一粒子对全局最优粒子干扰,并在PSO更新公式中加入扰动项来干扰每个粒子。最后将该改进的PSO应用于函数逼近,实验结果验证了本文提出的PSO性能优于几种经典的PSO算法。
- 鲁敏刘清朱健生
- 关键词：PSO算法扰动项
- 一种改进的基于梯度搜索的粒子群优化算法被引量：13
- 2013年
- 针对粒子群优化算法在优化过程因失去种群多样性而陷入局部极小点问题,提出一种改进的基于梯度搜索的粒子群优化算法,从两个方面来提高粒子群的搜索性能.一方面,在粒子相互吸引过程中,粒子沿着负梯度的方向进行搜索.在搜索过程中,不断减小粒子的飞行速度,从而增大收敛到全局最优点的可能性.另一方面,在粒子的排斥过程中,粒子散开的速度根据种群多样性做自适应调整.该算法在搜索过程中有效保持种群多样性从而保证其全局搜索性能,同时因粒子沿梯度下降的方向进行搜索,具有很强的局部搜索能力.实验结果表明这种算法比标准粒子群优化算法及相关改进有更好的收敛性能.
- 韩飞杨春生刘清
- 关键词：粒子群优化算法种群多样性
