多目标学习的图像滤波电路函数级进化方法

摘要

针对图像滤波的可硬件化和细节保留中存在的问题,提出一种多目标学习的图像滤波电路函数级进化设计方法.首先建立平均绝对误差最小和高误差点数量最少的多目标滤波学习模型,以函数级基因表达式为进化电路个体的表征;采用离线进化模式搜索近似目标的最优进化电路个体,并对该个体的基因表达式进行VHDL转换,再将转换的VHDL移植于可编程逻辑器件上实现滤波电路.与多种滤波方法在边缘保留、峰值信噪比-均方误差的比较结果表明,电路在细节和边缘保留上有较大的提高,视觉效果更好.