基于改进的微粒群优化算法与shearlet图像去噪研究

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1、基于改进的微粒群优化算法与shearlet图像去噪研究摘要：从现阶段信息工程学科的拓展研究及发展状况来看，该领域研究成果的实践应用范围十分宽泛，因此，要注重各项细节的处理与完善。在研究中发现，图像信息在获取及其传输时难免受到噪声的影响，只要受到噪声干扰，则图像边缘则会出现模糊，不利于图像分析环节的执行。在实际操作中，要尽可能采取有效措施来避免噪声对图像的干扰。相对而言，改进的微粒群优化算法较为先进，如若将改模式引入到shearlet图像去噪环节中，则更能突显其价值。本文基于改进的微粒群优化算法与shearlet图像去噪的相关内容进行阐述，以期能为该项目的深入

2、研究带来一定的启示。关键词：微粒群优化算法；shearlet图像去噪；研究中图分类号：TP301.68在不同进化模型的运作模式下，双群交换微粒优化算法均存在一定的局限性，因此，在原有研究项目的基础上，提出一种改进的微粒群优化算法。从本质上来看，信息传输效果如何则直接影响到整个信息传递过程能否顺利完成。这样一来，从理论上分析可知，基于改进的微粒群优化算法的shearlet图像去噪处理方案具备一定的可行性。将该方法进行建模并实验，经研究发现，基于改进的微粒群优化算法与shearlet图像去噪有着千丝万缕的关联，将二者进行整合实践则可以提升信息工程领域的shear

3、let图像去噪的性能，使得图像呈现更为清晰。1改进的微粒群优化算法内容概述在以往针对不同进化模型的双群交换微粒群优化算法研究成果的基础上，探究改进的微粒群优化算法。通过分析和研究可知，该算法在实际应用的过程中更具实用性。通过对旧有双群交换微粒群算法以及标准微粒群优化算法等理论概念的深入了解，进一步明确了改进的微粒群优化算法的内涵。1.1浅析双群交换微粒群算法的相关内容将微粒群算法分成大小相同的两分群，在具体的搜索过程中，双群则分别遵循各自的运行原则及模式进行进化处理，直至双群都达到较为稳定的状态后，需从第一分群中随机抽取一部分微粒子与第二分群进行互换，并继续

4、按照之前的运作模式进行进化。这种操作模式，被称之为“双群交换微粒群算法”。在实践的过程中，该算法能够保证粒子的多样性特征相对稳定。具体的微粒子交换过程的曲线变化图像如图1所示：图1双群交换微粒群算法过程中的微粒子交换示意图8从图1中可以看到，在进行双群微粒子的抽取及互换过程中，在双群交换微粒群算法的支撑下，粒子的多样性特征被保留下来。1.2标准微粒群优化算法标准粒子群优化算法是在群体智能基础上发展而来的一项信息技术，它属于微粒群优化算法的范畴。实际上，由于目标函数计算困难且计算时间较长等因素的存在，导致许多复杂的优化难题不能够仅凭借标准微粒群算法进行优化。因

5、此，需要改进的微粒群优化算法来推动实际项目的运作。1.3分析改进的微粒群优化算法及其内涵从本质上来看，微粒群优化算法源于针对自然界中的鸟群觅食行为的研究，在学术领域将其定义为群体智能的范畴。改进的内容中不仅借鉴了多模型思路来进一步完善了微粒群优化算法的建模过程，而且，传统的阈值选取策略，过度“扼杀”了图像系数，丢失了图像的细节信息，提出了基于粒子群优化算法的Shearlet自适应图像去噪方法。该方法采用多阶段多模型的改进微粒群优化算法自适应地确定各尺度和方向的最优阈值，实现基于图像内容的自适应去噪。8由此可以总结出，微粒群优化算法是一种基于群体智能的随机搜索

6、算法。微粒群优化算法所依托的参数设置较少，而且，计算步骤也相对较为简单，因此，该算法的计算速度相对较快，也正是有赖于它的这一特点，在实践领域的应用范围较广。改进的微粒群优化算法擅长优化处理一些相对简单的问题，而对于一些较为繁杂状况的处理效能不佳。这样看来，对于改进的微粒群优化算法的探究是当前乃至未来一段时期内的研究重点。2探究基于改进的微粒群优化算法的shearlet图像去噪方法改进的微粒群优化算法较标准微粒群优化算法的性能有所提升，将其与shearlet图像去噪相整合，可以明显改善图像处理的效果，尤其是针对噪音干扰较少的图像处理而言，在以往图像中经常出现的

7、边缘模糊现象已不复存在。种种迹象表明，基于改进的微粒群优化算法的shearlet图像去噪方法具备一定的可行性。2.1图像去噪理论分析为了更高效地去除所获取到的信息图像噪声，令图像边缘的细节部位更为清晰的呈现出来，则采取了诸多图像去噪的方法，经实践可知，每种图像去噪方式都存在一定的局限性，这也是技术革新所难以避免的问题。因此，在研究过程中，需要本着令图像去噪效果更佳的原则，不断探究新型去噪策略，以便于更好地为实践领域服务。在传统非线性扩散图像去噪方法的基础上，所8获取到图像的边缘较为模糊，这类图像获取的意义不大，因此，需要通过更高级的图像处理方式将其进行改善，

8、从而令图像更为清晰。现阶段，经过一段时期的研究，已有