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匹配与姿态估计的粒子群优化算法
引用本文:谭志国,鲁敏,任戈,刘顺发. 匹配与姿态估计的粒子群优化算法[J]. 中国图象图形学报, 2011, 16(4): 640-646
作者姓名:谭志国  鲁敏  任戈  刘顺发
作者单位:国防科大电子科学与工程学院ATR重点实验室,国防科大电子科学与工程学院ATR重点实验室,国防科大电子科学与工程学院ATR重点实验室,中国科学院光束控制重点实验室,中国科学院光束控制重点实验室
基金项目:国家自然科学基金项目(60972114)。
摘    要:点模式匹配问题是机器视觉与模式识别领域中一个基础问题,在目标识别、医学图像配准、遥感图像匹配、姿态估计等方面都得到广泛应用。提出一种在仿射变换下利用粒子群优化算法进行图像点模式下的匹配与姿态估计的方法。算法首先把点集匹配问题转化为解空间为仿射参数空间下的目标函数优化问题,然后运用粒子群算法对相应的变换参数进行搜索,获得问题最优解。本文贡献如下:1)给出一种仿射参数的初始估计方法,提高了后续算法搜索效率;2)引入阈值和次近点规则,改进了最近点匹配搜索方法,能较好地拒绝出格点(outliers),并提高算法有效性;3)从两方面对PSO方法进行了改进,加强了原PSO的全局和局部搜索能力。实验结果表明,算法具有有效性和鲁棒性。

关 键 词:计算机视觉; 姿态估计; 点模式匹配; 粒子群优化
收稿时间:2009-10-17
修稿时间:2011-01-24

Particle swarm optimization based pose and correspondence estimation
Tan Zhiguo,Lu Min,Ren Ge and Liu Shunfa. Particle swarm optimization based pose and correspondence estimation[J]. Journal of Image and Graphics, 2011, 16(4): 640-646
Authors:Tan Zhiguo  Lu Min  Ren Ge  Liu Shunfa
Affiliation:Tan Zhiguo1),Lu Min1),Ren Ge2),Liu Shunfa2) 1)(State Lab of Automatic Target Recognition,National University of Defense Technology,Changsha 410073 China)2)(Key Laboratory of Beam Control,Chinese Academy of Sciences,Chengdu 610200 China)
Abstract:Point Pattern Matching(PPM) is an important issue of computer vision and pattern recognition,which is widely used in target recognition,medical and remote image registration,pose estimation,etc.This paper proposes a particle swarm optimization(PSO) based approach for pose and correspondences estimation between the feature points of two images under affine transformation.In the method,the point sets matching problem is formulated as an objective function's optimization problem in the affine transformation pa...
Keywords:computer vision   pose estimation   point pattern matching   particle swarm optimization
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