EM与PSO算法在图像统计模型拟合中的应用

摘要：

针对期望最大值算法(EM)对图像统计模型初始值敏感和容易陷入局部极值的弱点,结合粒子群优化算法(PSO)全局寻优的特点,提出一种有效解决此问题的EM-PSO混合算法.该算法将粒子分为最优种群和进化种群,分别用EM算法和PSO算法进行更新.然后选取最优粒子群作为EM算法的初始值.仿真结果表明,用EM-PSO算法拟合图像统计模型比用EM算法拟合图像统计模型更准确.

关键词：粒子群优化、期望最大值、图像统计模型

所属期刊栏目：13

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省江苏师范大学2010年度自然科学基金10XLR27

在线出版日期：2013-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：236-239