优化柔性形态滤波：基于禁忌搜索的算法研究

"这篇论文探讨了基于禁忌搜索的柔性形态滤波器优化算法在数字图像处理中的应用。作者宁海春、赵春晖和吴观峰来自哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，他们利用禁忌搜索算法来优化柔性形态滤波器的结构系统，以适应图像的形态结构特征，提升对复杂噪声图像的滤波性能。" 正文： 在图像处理领域，非线性滤波技术是解决复杂噪声问题的关键手段。柔性形态滤波，作为一种非线性滤波方法，因其能有效处理边缘保持和细节增强而备受关注。该滤波器的核心在于形态滤波运算和结构系统选择，其中结构系统的参数（包括柔性边界、硬核和重复度）对滤波器性能有着决定性影响。 论文指出，传统形态滤波器的固定结构在应对不断变化和复杂的图像信号时存在局限性。为了解决这一问题，研究人员引入了禁忌搜索算法，这是一种全局优化的超启发式算法，旨在克服局部最优的陷阱，通过“禁忌集合”引导搜索过程，兼顾搜索的集中性和广泛性。禁忌搜索算法在组合优化问题上有显著优势，但在此前在形态滤波优化领域的应用并不常见。 在论文中，作者将禁忌搜索算法应用于柔性形态滤波器的结构系统优化，使得滤波器能够根据图像的形态结构自适应地调整其参数。这一方法可以自动调整硬核、边界和重复度，从而适应不同的图像特征，特别是在处理复杂噪声图像时，能显著提升滤波效果。 实验结果证实，经过优化的柔性形态滤波器在去除噪声、保护边缘和保留细节方面表现优秀，相较于未优化的滤波器，性能得到了显著提升。这表明禁忌搜索算法在优化图像处理中的形态滤波器参数方面具有巨大的潜力和优势，对于提高图像处理的自动化程度和处理质量具有重要意义。 关键词：图像处理，柔性形态滤波，禁忌搜索算法，优化 这篇论文为图像处理领域提供了一个新的优化工具，即利用禁忌搜索算法优化柔性形态滤波器，以适应不同图像条件，提高了滤波的效率和效果。这种方法不仅丰富了形态滤波器的设计思路，也为未来在图像处理领域中应用更高级别的自适应算法奠定了基础。