基于整体退火遗传算法的柔性形态滤波器优化设计

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【摘要】

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整体退火遗传算法（WAGA）是一种新的遗传算法，它将退火机制引入选择算子，并允许父代加之竞争，使遗传算法更加稳健、高效。本文应用WAGA优化柔性形态滤波器，并研究了不同噪声比例和最

【作者】

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赵春晖孙圣和等

【机构】

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哈尔滨工程大学电子工程系,哈尔滨工业大学自动化测试与控制系

【出处】

：

电子学报

【发表日期】

：

2002年1期

【关键词】

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柔性形态滤波器退火遗传算法优化算法图像处理优化设计 soft morphological filters genetic algorithms opti

【基金项目】

：

国家自然科学基金 (No 60 1 72 0 38,60 1 72 0 38),高等学校全国优秀博士学位论文作者专项基金(No .2 0 0 0 37)

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整体退火遗传算法（WAGA）是一种新的遗传算法，它将退火机制引入选择算子，并允许父代加之竞争，使遗传算法更加稳健、高效。本文应用WAGA优化柔性形态滤波器，并研究了不同噪声比例和最小平均绝对误差（MAE）、最小均方误差（MSE）准则下优化算法的性能。仿真实验显示优化后的柔性形态滤波器性能得到较大改善，适于各种噪声图像的滤波.

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