[发明专利]基于粒子群优化的图像复原方法

权利要求书

1.一种基于粒子群优化的图像复原方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、获取一张模糊图像作为基础图像；

S2、对PSO参数进行初始化；

S3、利用维纳滤波，根据PSO粒子产生的点扩散函数，取得初步估计的复原图像；

S4、结合不同的点扩散函数类型，计算目标函数；

S5、计算个体最佳解及全局最佳解的值；

S6、将粒子朝着惯性方向、个体最佳解及全局最佳解的方向进行演化，更新粒子的速度和位置；

S7、判断是否达到终止条件，观察现在演化的迭代数t是否等于最大迭代数T，如果达到终止条件则停止计算，否则回到步骤S3继续演化。

2.根据权利要求1所述的基于粒子群优化的图像复原方法，其特征在于，所述步骤S1中的模糊图像为高斯模糊图像或者失焦模糊图像。

3.根据权利要求1所述的基于粒子群优化的图像复原方法，其特征在于，所述步骤S5中：个体最佳解P_best通过进行计算；

全局最佳解G_best通过进行计算。

4.根据权利要求3所述的基于粒子群优化的图像复原方法，其特征在于，所述步骤S2中的PSO参数包括：Pi，j(0)每个粒子的随机产生初始位置、Pbesti，j(0)最佳解个体的初始位置、Gbestj(0)最佳解全局的初始位置、初始向量vi，j(0)，各个移动向量的权重w，以及变量c1和c2。

5.根据权利要求4所述的基于粒子群优化的图像复原方法，其特征在于，所述PSO参数中，w＝0.8，c1＝c2＝0.09。

6.根据权利要求4所述的基于粒子群优化的图像复原方法，其特征在于，所述步骤S6中：粒子的位置通过p_i,j(t+1)＝p_i,j(t)+v_i,j(t+1)进行更新；

粒子的速度通过v_i,j(t+1)＝wv_i,j(t)+c₁×r₁[Pbest_i,j(t)-p_i,j(t)]+c₂×r₂[Gbest_i,j(t)-p_i,j(t)]进行更新。