基于蛙跳算法的模糊图像复原

为了提高模糊图像复原后的清晰度,提出蛙跳算法。将蛙群体分成若干个族群,每个族群包含若干只青蛙,每次进化只更新最差青蛙的位置。为防止解空间收缩,对最优个体进行高斯变异算子操作,同时设定阈值策略对蛙跳各维变量进行指导性更新。建立模糊图像复原模型,用蛙跳算法非线性映射特性建立模糊图像与复原的函数关系,使模糊图像复原的解最终收敛于泊松统计的最大似然解。建立了复原评价指标。仿真实验结果表明,与其他算法相比,蛙跳算法复原较清晰,改善百分比最大,同时耗时最少。