第30卷第1期 北京理工大学学报 Vol.30 No.1 2010年1月 Transactions of Beijing Institute of Technology Jan.2010 基于GA-MCMC的粒子滤波图像恢复算法 田卉， 沈庭芝，李挺，郝兵 (北京理工大学信息与电子学院，北京100081) 精要：针对粒子滤波的退化和贫化问题，提出一种GA-MCMC粒子滤波图像恢复算法.该算法引入遭传算法 (GA)全局寻优和粒子总数多样性的特性，结合马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC)的收敛性，将交叉、变异和选择 操作融入到粒子滤波图像恢复中，提高了粒子滤波的鲁棒性、精确性和灵活性。实验结果表明，该算法能减少贫化 和退化问题，且在对具有混合噪声的真实图像恢复效果方面显示了其优越性， 关键词：图像恢复：粒子滤波：遗传算法：马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC) 中图分类号：TP751 文献标志码：A文章编号：1001-0645(2010)01-010504 Image Restoration Based on GA-MCMC Particle Filters TIAN Hui,SHEN Ting-zhi,LI Ting,HAO Bing (School of Information and Electronics,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China) Abstract:Particle filter is applied in image restoration,in order to remove degeneracy phenomenon and alleviate the sample impoverishment problem.The global optimization and particle diversity of generic algorithm(GA)are introduced,and the convergence of Markov chain Monte Carlo (MCMC)method was combined,the crossover,mutation and selection operation were used in image restoration by particle filter,to enhance the robustness,accuracy and flexibility of the particle filter.Furthermore,a new image restoration algorithm by GA-MCMC particle filter is proposed.Simulation results showed that this method can reduce the impoverishment and degeneracy problems,and from the restoration results to mixed noisy image,we can see the effectiveness and superiority of the proposed algorithm. Key words:image restoration;particle filter;genetic algorithm (GA);Markov chain Monte Carlo(MCMC) 数字图像恢复是图像处理技术中的一个重要领 等]领域得到推广和应用，且在图像恢复领域中 域，在天文成像，医学图像处理以及图像及视频编码等 也受到较多的关注句，而我国对于粒子滤波算法在 许多应用领域受到广泛关注并取得了重大成果网. 图像恢复研究和应用方面还处于起步阶段 目前对非线性非高斯模型的估计成为研究热 作者将遗传算法(GA)和马尔可夫链蒙特卡罗 点，许多新算法如扩展卡尔曼滤波(extended Kal- 方法(MCMC)融合到粒子滤波图像恢复中，引进了 man filter,EKF)a)和粒子滤波器(particle filters, 粒子总数的多样性和精确性，提出了一种GA-MC P℉)应运而生，其中粒子滤波算法由于其具有优 MC粒子滤波图像恢复算法. 良特性使其成为近10年来国际上十分活跃的研究 1粒子滤波原理 领域，并在目标跟踪、定位、导航、数据融合、数字通 信中信道参数的估计以及能源消耗的统计学预测 粒子滤波算法通过蒙特卡罗仿真算法实现迭代 收精日期：2008-11-20 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60772066) 作者简介：田卉(1982一)，女，博士生，E-mail:tianhuibit@gmail.com:沈庭芝(1944一)，女，教授，博土生导师 万方数据第30卷第l期 北京理工大学学报 V01．30 No．1 2010年1月Transactions of Beijing Institute of Technology Jan．2010 基于GA—MCMC的粒子滤波图像恢复算法 田卉， 沈庭芝， 李挺， 郝兵 (北京理工大学信息与电子学院，北京 100081) 摘要：针对粒子滤波的退化和贫化问题，提出一种GA-MCMC粒子滤波图像恢复算法．该算法引入遗传算法 (GA)全局寻优和粒子总数多样性的特性，结合马尔可夫链蒙特卡罗方法(MCMC)的收敛性，将交叉、变异和选择 操作融人到粒子滤波图像恢复中，提高了粒子滤波的鲁捧性、精确性和灵活性．实验结果表明，该算法能减少贫化 和退化问题，且在对具有混合噪声的真实图像恢复效果方面显示了其优越性． 关键词：图像恢复；粒子滤波；遗传算法；马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC) 中图分类号：TP 751 文献标志码：A 文章编号：1001-0645(2010)01—0105—04 Image Restoration Based on GA-MCMC Particle Filters TIAN Hui， SHEN Ting-zhi，LI Ting，HAO Bing (School of Information and Electronics，Beijing Institute of Technology，Beijing 100081，China) Abstract：Particle filter is applied in image restoration，in order to remove degeneracy phenomenon and alleviate the sample impoverishment problem．The global optimization and particle diversity of generic algorithm(GA)are introduced，and the convergence of Markov chain Monte Carlo(MCMC)method was combined，the crossover，mutation and selection operation were used in image restoration by particle filter，to enhance the robustness，accuracy and flexibility of the particle filter．Furthermore，a new image restoration algorithm by GA—MCMC particle filter iS proposed． Simulation results showed that this method can reduce the impoverishment and degeneracy problems，and from the restoration results to mixed noisy image，we can see the effectiveness and superiority of the proposed algorithm． Key words：image restoration；particle filter；genetic algorithm(GA)；Markov chain Monte Carlo(MCMC) 数字图像恢复是图像处理技术中的一个重要领 域，在天文成像、医学图像处理以及图像及视频编码等 许多应用领域受到广泛关注并取得了重大成果[1。2]． 目前对非线性非高斯模型的估计成为研究热 点，许多新算法如扩展卡尔曼滤波(extended Kal— man filter，EKF)Is]和粒子滤波器(particle filters， PF)c43应运而生．其中粒子滤波算法由于其具有优 良特性使其成为近lO年来国际上十分活跃的研究 领域，并在目标跟踪、定位、导航、数据融合、数字通 信中信道参数的估计以及能源消耗的统计学预测 等[4-51领域得到推广和应用，且在图像恢复领域中 也受到较多的关注[63，而我国对于粒子滤波算法在 图像恢复研究和应用方面还处于起步阶段． 作者将遗传算法(GA)和马尔可夫链蒙待卡罗 方法(MCMC)融合到粒子滤波图像恢复中，引进了 粒子总数的多样性和精确性，提出了一种GA—MC— MC粒子滤波图像恢复算法． 1粒子滤波原理 粒子滤波算法通过蒙特卡罗仿真算法实现迭代 收稿日期：2008—11—20 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60772066) 作者简介：田卉(1982一)，女。博士生，E—mail：tianhuibit@gmail．com；沈庭芝(1944一)，女，教授，博士生导师． 万方数据