公开(公告)号：CN118505550A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410567301.6

申请日：2024-05-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 王倩 ,  孙希霞 ,  殷史弘 ,  李梦成 ,  解相朋 ,  潘甦 ,  周喆 ,  周川

IPC: G06T5/70 ,  G06T5/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于混沌映射和自适应策略改进蜣螂算法的图像去噪方法，包含以下步骤：步骤1，输入待去噪的图像，设定CNN网络的超参数及架构优化的搜索空间；步骤2，利用Logistic混沌映射初始化种群。本发明融合了混沌映射和自适应策略，增强了算法的搜索能力，在解决高维空间和复杂优化问题时，通过混沌映射的不确定性和复杂性增强CNN架构搜索的随机性和适应性，有效地避免算法过早陷入局部最优解，同时，自适应策略允许种群根据当前搜索状态动态调整其行为，进一步提高优化效率和准确性，而将CADBO算法应用于CNN网络的超参数优化中，不仅能够提升图像去噪的性能，还能够加速网络训练过程，为图像处理技术领域带来新的发展机遇。