混沌PSO优化的马尔可夫随机场的深度恢复

摘要：

针对视觉图像的深度信息的获取,提出了一种基于马尔可夫随机场的散焦特征参数的模型,将散焦特征深度信息的获取转化为能量函数的优化问题.采用混沌粒子群优化(PSO)方法防止预测模型的局部优化,可以使预测率显著提高.实验与仿真证实了模型和算法的有效性和可能性.

关键词： 视觉图像 深度信息 马尔可夫随机场 精度控制

作者: 曾祥进 卢成

作者单位: 武汉工程大学计算机科学与工程学院,智能机器人湖北省重点实验室,湖北 武汉 430205

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届中国智能机器人会议

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 223-225

在线出版日期: 2013-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）