基于PSO的膜聚类算法及其在图像压缩中的应用.pdf

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2、2085211012Supervisor:Prof.PengHongApril,2015~~~~~~:ffl£~~~ft~~,~*Aft~~~~~~*fi~~I1t?JTlfX_1.tEt-1JJ~JfL~~?JT1P,~Xrf~t£Jia)j31JtJpg~;ftli!ziMEt-1±~jj&~,*~~~~*~~~A~-~~~~*~~~~*'~~~%~~~*~~tt~~~m~~ro~~~*·~~-~I~~~~~*~~~#~~~~~~~x~~T~~~~~#*~T~~.*~ft~~~~ft~TM~~~*~w,~m~ft~

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4、i"'sM:rtl.r-h0sMd-oI}'J.~11西华大学硕士学位论文摘要膜计算是自然计算的一个新分支，是一类新颖的分布式并行计算模型。这类计算模型普遍被称为P系统，其本质是从生命细胞的结构与功能以及组织和器官中细胞群间的协助所抽象出来的计算模型。P系统具有分布式、极大并行性、非确定性和可扩展性等特点。目前，关于膜计算的研究已经让很多研究者投入其中，并且取得了大量成果。聚类是指将物理或抽象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，将一组数据划分到不同的组或簇中，使得同一组或簇中的数据尽可能地相似而不同组或簇中的

5、数据尽可能地相异，即“物以类聚”，从而发现数据集内在的结构。图像压缩是一种减少描绘一幅图像所需数据量的技术和科学，通过消除冗余数据实现数据压缩，是指在满足一定质量的条件下，以较少比特数表示图像或图像中所包含信息的技术，也被称为图像编码。图像压缩是数字图像处理领域中最有用和商业上最成功的技术之一。本文以组织型P系统为基础的计算框架，探讨一种新的聚类算法，并且应用其去解决图像压缩问题。其主要研究工作包括以下两部分：（1）提出了新颖的膜聚类算法（PSO-MC），该算法的核心是设计了一个组织P系统，候选的簇中心由基本膜中的对象来

6、表示，将粒子群优化算法中的速度-位移模型作为基本膜的进化规则以进化对象，利用基本膜之间的转运规则实现对象共享和协同进化。该算法在2个真实数据集上进行评估，并与传统的k-means算法和GA-Based聚类算法和PSO-Based聚类算法进行比较，实验结果表明采用PSO‐MC避免陷于局部最优解，不仅有更好的聚类质量，而且也有快速的收敛速度。（2）在此基础上，将膜聚类算法应用到矢量量化图像压缩中，利用P系统的并行计算能力和粒子群优化算法中速度-位移模型的优点结合矢量量化码书设计方法完成灰度图像压缩。最后将得出的实验结果与传统

7、矢量量化图像压缩方法进行比较，具有良好的压缩效果。关键词：膜计算；组织型P系统；聚类；图像压缩I基于PSO的膜聚类算法及其在图像压缩中的应用AbstractAsabranchofnaturalcomputing,membranecomputingisanovelclassofdistributedparallelcomputingmodels.Membranecomputing,whichdescribesmodelscalledPsystems,isinspiredbythestructureandfunctionin

8、goflivingcells,aswellasfromthewaythecellsareorganizedintissuesorhigherorderstructures.Membranecomputinghasseveralattractivefeaturessuchasdistribution,maximumpa