基于鏡像閾值分解的層疊濾波器的優(yōu)化設(shè)計.pdf

1、層疊濾波器是一種具有層疊性和閾值分解性的滑動窗非線性數(shù)字濾波器，在傳統(tǒng)閾值分解的基礎(chǔ)上，又提出了基于鏡像閾值分解的鏡像閾值層疊濾波器。層疊濾波器的研究使人們可以從另一角度來重新認識許多傳統(tǒng)的非線性濾波器。它的優(yōu)點主要體現(xiàn)在兩個方面：采用了閾值分解結(jié)構(gòu)，利于并行處理和通過VLSI(Very Large Scale Integration)技術(shù)實現(xiàn)。 在理論上概括了許多非線性濾波器，成為研究非線性濾波器的一種重要理論工具。正因為如此

2、層疊濾波器已經(jīng)成為非線性濾波領(lǐng)域中最具代表性和發(fā)展前景十分廣闊的一類濾波器。 對于傳統(tǒng)的層疊濾波器的優(yōu)化，已經(jīng)有了很多的成果，一些優(yōu)化算法的結(jié)果已經(jīng)比較理想，而對于鏡像閾值分解的層疊濾波器的優(yōu)化還沒有深入研究。本文的工作主要圍繞基于鏡像閾值分解的層疊濾波器的優(yōu)化理論展開，對如何應(yīng)用新興的全局優(yōu)化算法，采用不同優(yōu)化準則和濾波結(jié)構(gòu)優(yōu)化層疊濾波器來處理圖像中的噪聲進行了研究，其主要內(nèi)容如下： 本文介紹了基于鏡像閾值分解的鏡像閾

3、值層疊濾波器的基本理論和具體實現(xiàn)過程。給出了基于MAE準則下鏡像閾值層疊濾波器優(yōu)化設(shè)計模型基礎(chǔ)上，提出離散粒子群算法優(yōu)化層疊濾波器，相對于傳統(tǒng)閾值分解層疊濾波器，在細節(jié)保持和濾除噪聲性能上有很大改善。增強了濾波器的頻率選擇能力。 然而鏡像層疊濾波器的優(yōu)化比傳統(tǒng)的層疊濾波器的優(yōu)化要難，為了解決這個問題本文引入了改進的克隆算法和粒子群與克隆算法相結(jié)合的算法，并基于鏡像層疊濾波器的特點作了一系列改進。引入了自適應(yīng)算子并提出了能自動跳出

4、局部最優(yōu)解二級搜索，能夠動態(tài)確定種群大小，具有很強的全局和局部搜索能力。仿真實驗的結(jié)果表明該算法設(shè)計的層疊濾波器具有良好的細節(jié)保持能力和去噪聲能力，有效地改善了濾波性能。 根據(jù)基于鏡像閾值分解的層疊濾波器的分解與傳統(tǒng)的層疊濾波器的分解不同提出了快速算法，減少不必要的正布爾函數(shù)的位和相應(yīng)的代價函數(shù)位，在層疊約束的時候再恢復(fù)成正常的長度。這樣既降低了搜索時間，又提高了算法的有效性。 最后為了進一步提高鏡像層疊濾波器的濾波能力