基于量子进化算法的交通图像稀疏分解

被引:5
作者
封晓强
何铁军
机构
[1] 东南大学智能运输系统研究中心
关键词
图像处理; 交通图像; 稀疏分解; 量子进化算法;
D O I
10.14177/j.cnki.32-1397n.2010.01.024
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
为了实现灵活、简洁和自适应地表示交通图像,该文将图像稀疏分解新方法引入到交通图像处理中,提出基于量子进化算法的交通图像稀疏分解方法,以加快对交通图像稀疏表示的处理速度,从而为进一步提取交通参数奠定良好基础。采用非对称图像原子构建交通图像原子库,用寻优能力强和收敛速度快的量子进化算法,实现在过完备图像原子库中搜索最佳匹配交通图像结构的原子,有效地实现对交通图像的稀疏表示。仿真实验结果表明,该方法能对交通图像进行快速、有效地稀疏分解,证实了所提出方法的可行性。
引用
收藏
页码:40 / 45
页数:6
相关论文
共 5 条
[1]  
图像处理技术在智能交通系统中应用的研究.[D].王国良.大连海事大学.2008, 03
[2]   基于JPEG2000的交通监控图像高速实时压缩应用仿真研究 [J].
丁海玲 ;
黎明 ;
林宝军 .
计算机应用与软件, 2007, (09) :113-116
[3]   基于稀疏分解的图像压缩 [J].
张跃飞 ;
姜玉亭 ;
王建英 ;
尹忠科 .
系统工程与电子技术, 2006, (04) :513-515+537
[4]  
Adaptive greedy approximations.[J].G. Davis;S. Mallat;M. Avellaneda.Constructive Approximation.1997, 1
[5]  
信号与图像的稀疏分解及初步应用.[M].王建英; 尹忠科; 张春梅; 著.西南交通大学出版社.2006,