旋转曲面变换PSO算法估计纹理图像MRF参数

摘要：

快速准确地估计马尔可夫随机场的参数,通过拟似然函数可以将其参数估计转化为一个寻找全局极值的问题.粒子群优化算法应用于多极值点函数优化时,存在陷入局部极小点和搜寻效率低的问题.为此提出旋转曲面变换方法,将被优化函数映射到一个同胚曲面上,它将当前局部极小点变换为全局最大点,并保持被优化函数值在当前局部极小点以下部分的形状不变,从而克服陷入局部极小点问题.利用旋转曲面变换粒子群优化算法对充满局部极小点的目标函数求全局极值.用Gibbs采样器生成的纹理图像实验结果表明,利用这种方法估计马尔可夫随机场参数效果较好.

关键词：马尔科夫随机场、参数估计、粒子群、旋转曲面变换、局部极小

所属期刊栏目：4

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：中国科学院资助项目20276063

在线出版日期：2006-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：565-568,573