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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

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圖像修復(fù)是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的一個重要問題，它涉及到從損壞或失真的圖像中恢復(fù)出清晰、真實的圖像。在過去的幾十年里，許多圖像修復(fù)算法被提出并得到了廣泛的應(yīng)用。本文將介紹基于OMP（Orthogonal Matching Pursuit）和KSVD（K-Singular Value Decomposition）算法的圖像修復(fù)方法。

OMP算法是一種基于稀疏表示理論的圖像修復(fù)算法，它利用圖像的稀疏性質(zhì)來恢復(fù)損壞的部分。稀疏表示理論認為，大部分自然圖像在某種變換域下是稀疏的，即它們可以被少量的基向量線性表示?；谶@一理論，OMP算法通過迭代選擇最能表示殘差的基向量來逐步恢復(fù)圖像，從而實現(xiàn)圖像修復(fù)的目的。

與OMP算法類似，KSVD算法也是一種基于稀疏表示理論的圖像修復(fù)算法。它通過學(xué)習(xí)一組稀疏字典來表示圖像，然后利用這個字典來恢復(fù)損壞的部分。與傳統(tǒng)的基于固定字典的方法相比，KSVD算法能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)最適合當前圖像的字典，從而提高圖像修復(fù)的效果。

基于OMP和KSVD算法的圖像修復(fù)方法在實際應(yīng)用中取得了不錯的效果。通過對圖像進行稀疏表示和字典學(xué)習(xí)，這兩種算法能夠有效地恢復(fù)損壞的圖像，并且在一定程度上抑制噪聲的影響。因此，它們被廣泛應(yīng)用于圖像修復(fù)、圖像增強等領(lǐng)域。

然而，需要指出的是，基于OMP和KSVD算法的圖像修復(fù)方法也存在一些局限性。首先，這兩種算法在處理大規(guī)模圖像時計算復(fù)雜度較高，需要消耗大量的計算資源。其次，對于高度復(fù)雜的圖像損壞情況，這兩種算法的修復(fù)效果可能會受到一定的限制。因此，在實際應(yīng)用中需要根據(jù)具體情況選擇合適的圖像修復(fù)算法。

總的來說，基于OMP和KSVD算法的圖像修復(fù)方法是圖像處理領(lǐng)域中的重要研究方向，它們能夠有效地恢復(fù)損壞的圖像，并且在一定程度上提高圖像的質(zhì)量。隨著計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，相信這兩種算法在圖像修復(fù)領(lǐng)域會有更廣泛的應(yīng)用和進一步的改進。

?? 部分代碼

clcclear allbb=8; % block sizeK=256; % number of atoms in the dictionaryimg =imread('Test_Fig2_Missing.png');[N,M,dim]=size(img);img = double(img);%Compute mask and extracting its patchesMask = double(~(img(:,:,1)==0));blkMask=im2col(Mask,[bb,bb],'sliding'); ?% distinct ?slidingimg_yuv = rgb2ycbcr(uint8(img));img_inpaint_yuv = zeros(size(img_yuv));% Interpolation CbCr Componetimg_inpaint_yuv(:,:,2) = Interpolation(double(img_yuv(:,:,2)),~Mask); img_inpaint_yuv(:,:,3) = Interpolation(double(img_yuv(:,:,3)),~Mask);IMin0 = double(img_yuv(:,:,1)); load Dictload Coeff% Creating the output imageimag_Y=ImageRecover(IMin0,Dict,Coeff); imag_Y=max(min(imag_Y,255),0);img_inpaint_yuv(:,:,1) = imag_Y; img_inpaint_rgb = ycbcr2rgb(uint8(img_inpaint_yuv));imshow(uint8(img_inpaint_rgb))imwrite(img_inpaint_rgb,strcat('KSVD_Result_','iter_25','.png'),'png')

?? 運行結(jié)果

?? 參考文獻

本程序參考以下中文EI期刊，程序注釋清晰，干貨滿滿。

• Mairal J, Elad M, Sapiro G. Sparse representation for color image restoration[J]. IEEE Transactions on image processing, 2008, 17(1): 53-69.

• Elad M, Aharon M. Image denoising via learned dictionaries and sparse representation[C]//2006 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'06). IEEE, 2006, 1: 895-900.

• Zhang J, Zhao D, Gao W. Group-based sparse representation for image restoration[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2014, 23(8): 3336-3351.

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應(yīng)用

生產(chǎn)調(diào)度、經(jīng)濟調(diào)度、裝配線調(diào)度、充電優(yōu)化、車間調(diào)度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調(diào)度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設(shè)施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學(xué)習(xí)機（ELM）、核極限學(xué)習(xí)機（KELM）、BP、RBF、寬度學(xué)習(xí)、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風(fēng)電預(yù)測、光伏預(yù)測、電池壽命預(yù)測、輻射源識別、交通流預(yù)測、負荷預(yù)測、股價預(yù)測、PM2.5濃度預(yù)測、電池健康狀態(tài)預(yù)測、水體光學(xué)參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預(yù)測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應(yīng)用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務(wù)分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構(gòu)、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關(guān)聯(lián)、航跡融合