基于自然计算的压缩感知图像重构.pdfVIP

总第 283 期 Vo l. 41 No.5 计算机与数字工程 Computer Digital Engineering 816 2013 年第 5 期 基于自然计算的压缩感知图像重构* 徐静 (陕西省建筑职工大学西安门口068) 摘 要 由于进化算法的初始种群都是随机初始的，这样使得问题找到最优解会花费很多的时间，如果能在初始种群时使用某种先验 或用其他方法进行初始，将会使得问题以很快的速度接近全局最优解，而且重构结果会更逼近真实解。论文将从对初始种群的研究中着手， 提出我们的算法并显示实验的可行性以及优越性。 关键词 迸化算法;图像重构;压缩感知;初始种群 中图分类号 TP391 Compressive Sensing Image Reconstruction ßased on Natural Computation XU Jing CArchitecture Zabor University of Shaanxi Province , Xian 710068) Abstract As the evolution algorithms possess randomness , it will bring about that it need much time to fine the optimal soluti口n. If it can use some prior or other ways to initial the initial populatio日， there will be close to the global optimal solution quickly , and the reconstruc tion results are close to real solution. This paper will set about the initial population , put forward our algorithm and display the experiment to show the feasibility and the superiority. Key Words evolution algorithms , image reconstruction , compressive sensing , initial population Class NImI:黯r TP391 个体，可见，初始种群对于遗传算法的收敛性的重要性。 1 自然计算初始种群设计的理论背景 由于传统 GA 的初始种群是随机选取的，初始种群 的覆盖空间具有很大的不确定性，如果初始种群空间不 遗传算法以其极强的鲁棒性已成为目前应用较为广泛 包含全局最优解的信息，而遗传算法又不能在有限的进 的优化方法，但遗传算法也存在许多问题有待改进，其中直 化代数内将覆盖空间扩延到全局最优解所在的区域，那 接影响其寻优性能的初始种群的设定就是目前研究的重要 么过早收敛就不可避免。所以，确保初始种群的多样性 课题之一。所以，通过了解遗传算法初始种群对算法寻优 与个体分布的相对合理性就是改善GA全局收敛性首先 性能的作用，设