改进Hausdorff距离和量子遗传算法在激光制导中的应用

为了在激光成像制导中提高目标识别的精度和实时性,并在遮挡条件下进行有效识别,采用基于改进Hausdorff距离和量子遗传算法的激光图像匹配算法,选择图像的局部边缘特征为特征空间,针对传统Hausdorff算法及几种改进Hausdorff距离存在的问题,提出了一种新的改进Haussdorff距离作为相似性度量;在搜索策略上,选择量子遗传算法进行并行搜索,为防止种群过早收敛,提出了种群灾变策略,并应用动态的量子旋转角调节收敛的速度和方向。通过理论分析和实验验证,取得了不同参量条件下的目标识别对比数据。结果表明,该算法可以消除激光图像中局部遮挡、噪声以及出格点等因素影响,鲁棒性好、匹配精度高、计算速度快。     

基于混沌粒子群优化的图像相关匹配算法研究

该文将混沌优化搜索技术应用于粒子群优化算法(PSO),提出了一种基于混沌搜索的粒子群优化算法(CPSO),该算法利用了PSO算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,采用混沌初始化粒子初始位置,在运行过程中根据粒子群适应度的方差来自适应混沌更新粒子位置。几种典型函数的测试结果表明：CPSO提高了对多维空间的全局搜索能力,并可以有效避免早熟现象。将该方法用于图像相关匹配算法,提出了一种新的基于CPSO的图像相关匹配算法。实验结果证明该方法对解决噪声情况下的图像匹配问题十分有效。     

基于混沌粒子群优化的图像相关匹配算法研究

该文将混沌优化搜索技术应用于粒子群优化算法（PSO）,提出了一种基于混沌搜索的粒子群优化算法（CPSO）,该算法利用了PSO算法的收敛快速性和混沌运动的遍历性、随机性等特点,采用混沌初始化粒子初始位置,在运行过程中根据粒子群适应度的方差来自适应混沌更新粒子位置。几种典型函数的测试结果表明：CPSO提高了对多维空间的全局搜索能力,并可以有效避免早熟现象。将该方法用于图像相关匹配算法,提出了一种新的基于CPSO的图像相关匹配算法。实验结果证明该方法对解决噪声情况下的图像匹配问题十分有效。     

基于Tent映射混沌粒子群的快速指纹特征匹配

为了进一步提高指纹匹配算法的计算效率,本文提出了一种基于改进的Tent映射混沌粒子群优化的快速指纹特征匹配算法。首先,将粒子群优化引入基于指纹细节特征的点模式匹配中,并利用混沌的类随机性和高遍历性克服基本粒子群算法的不足。考虑到Tent映射比Logistic映射具有更好的遍历性,且基于Tent映射的混沌优化可进一步提高寻优效率,故利用改进的Tent映射混沌粒子群算法优化指纹细节特征匹配的几何变换参数估计,提高搜索过程的收敛精度和运算速度;然后,采用分层匹配的方法,设计了相应的细节特征匹配适应度函数,在粗匹配后利用具有平移旋转不变性的细节特征点的局部结构信息确定特征点对的匹配关系,以抵抗指纹图像旋转、平移和局部非线性形变等因素的影响;最后,给出了针对FVC2006指纹数据库进行的大量指纹细节特征匹配实验的结果及其客观定量评价。结果表明:与最近文献中提出的基于遗传算法的指纹特征匹配算法相比,本文提出的方法匹配精度更高,且运算速度提高了约一倍。      

基于混沌粒子群算法的宽零陷方向图综合方法

自适应阵列天线常需要采用宽零陷技术,以增强阵列天线抗干扰的稳健性。为此,提出了一种基于混沌粒子群算法（CPSO）的阵列天线宽零陷方向图综合方法。该算法首先采用混沌序列初始化粒子位置,以增强搜索多样性,并在对部分非优胜粒子的位置更新时引入混沌扰动项,在每次迭代中对全局最优位置进行变尺度混沌优化,提高了全局和局部搜索能力,加快了收敛速度。仿真结果验证了混沌粒子群算法在阵列天线宽零陷方向图综合时的收敛速度和精度方面均优于标准粒子群算法。     

基于遗传算法的导航实时图像匹配算法

由于一般图像匹配算法均采用全局搜索法,耗时较大,为满足景象匹配辅助导航系统实时性的要求,提出了一种将遗传算法和加权Hausdorff距离算法相结合的图像匹配算法,利用遗传算法的非遍历搜索机制,迅速收敛到全局近似最优解,提高了匹配搜索的快速性.同时,提出了一种基于特征图像分支点提取的加权Hansdorff距离图像匹配算法,并给出了相应的权值求解公式,利用加权Hausdorff距离作为遗传算法的适应度函数,能够明显减少匹配搜索的计算量,提高匹配结果的精度.仿真分析表明,将遗传算法和加权Hausdorff距离算法相结合的图像匹配算法能够很好地满足景象匹配辅助导航系统的实时性和精度要求.     

一种新的粒子群优化的图像匹配算法

针对粒子群算法在图像匹配中易陷入局部最优、搜索速度慢以及匹配精度不高的问题,提出一种新的粒子群优化的图像匹配算法。首先,以改进的非线性惯性权重对粒子群算法进行优化,以此来平衡粒子在全局和局部的搜索能力;其次,提出添加动态扰动项对速度进行扰动,避免粒子在算法后期速度停滞为零而陷入局部最优。仿真结果表明,该算法提高了粒子的全局搜索能力和收敛精度,有效防止早熟现象,与基于标准的PSO图像匹配算法相比,所提算法具有收敛速度快、鲁棒性好以及匹配精度高的特点。     

DV-Hop定位算法的混沌粒子群优化

针对距离矢量跳距(Distance Vector Hop, DV-Hop)定位算法通信半径选择不合理导致平均跳距和定位误差较大的问题，提出一种基于混沌粒子群改进的DV-Hop定位算法，利用混沌映射的遍历性和随机性实现粒子的局部深度搜索，避免粒子群算法陷入局部最优。通过混沌粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)算法迭代求解所有信标节点的通信半径，引入混沌理论调整非线性惯性权重优化搜索过程，通过混沌搜索和混沌扰动迭代求解信标节点的最佳通信半径；通过极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate, MLE)法计算的平均定位误差作为混沌粒子群算法的适应值函数；使用费希尔矩阵求解的误差下限作为约束条件求解适应值函数，同时把平均通信半径作为节点能耗模型的阈值来降低节点能量消耗。仿真实验表明，提出的算法在不增加算法复杂度的前提下能够在定位精度方面提升近58%,节点能量消耗方面降低近24%。     

基于改进粒子群算法的仅相位加权波束赋形

为有效提高雷达天线抑制强烈地海杂波的要求,文中提出了一种改进的粒子群算法,可以很好的实现阵列天线仅相位加权不对称波束赋形。该算法通过引入自适应收缩因子和适应度函数加权因子,并在非优胜粒子位置更新时引入混沌扰动,避免搜索过程陷入局部最优。计算结果表明,与普通粒子群算法相比有效提高了全局搜索能力和收敛速度,大量减少了迭代次数,在方向图综合中有着非常好的实际工程应用性。     

一种基于Hausdorff距离目标跟踪的改进算法

针对复杂背景下运动目标跟踪问题,提出了一种基于Hausdorff距离的目标跟踪改进算法。作为模板与待匹配图像相似性的度量,传统的Hausdorff距离容易造成误匹配;现有的Hausdorff距离改进算法虽然可以从一定程度上克服上述缺点,但是计算复杂,难以满足实时性。为了能够很好的解决上述这些问题,达到稳定实时的跟踪,结合Hausdorff距离提出一种新的图像匹配策略。实验表明,该算法匹配精度高,适用性强,同时大大加快运算速度。     

基于改进混合遗传的医学图像模糊增强研究*

针对现有医学图像中存在有采集后图像质量不高、图像过暗等现象,对遗传算法中的选择、交叉、变异特性进行研究,同时结合粒子群优化、禁忌搜索及模糊增强算法,提出一种基于改进混合遗传的医学图像模糊增强方法.该方法通过对传统遗传算法改进,将粒子群优化思想及粒子空间对称分布原理引入以改善遗传算法缺乏明确的目标指向性、“突变”性过高的现象,并且为有效降低粒子的同一位置二次搜索,在算法执行过程中加入了禁忌搜索算法.最后,通过与模糊增强算法相结合,并设置二维方向寻优,可自适应的同时寻找到两个模糊参数Fp、Fe最优值,完成医学图像的模糊增强.实验结果表明,改进后算法可有效改善过暗医学CT图像的质量,增强效果较好.     

采用混合粒子群算法的星图识别方法

为提高大视场高灵敏度星敏感器的星图识别速度和识别成功率,提出了一种基于混合粒子群算法的星图识别方法,该方法首先根据星图中星点的灰度信息确定候选识别主星集合;然后选择该集合中的一个星点为圆心,以一定角距为半径画圆,将圆内的所有星点构成特征数据集合;然后利用混合粒子群算法对圆内的星点进行快速路径寻优;最后利用最优路径长度进行索引,并利用最优路径中前三个星点间的角距以及它们的星等信息进行匹配识别;实验结果表明,与现有识别方法相比,该方法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需的导航星库容量小.     

基于粒子群算法和卡尔曼滤波的运动目标跟踪算法

针对目前一些常用的运动目标跟踪算法存在跟踪精度不高、实时性低、对遮挡问题处理不佳等问题,提出一种粒子群算法与卡尔曼滤波相结合的新的运动目标跟踪方法。利用卡尔曼滤波预测目标中心在下一帧图像中的位置,从而极大减少了搜索范围,并以该位置为中心建立目标搜索区域。然后以目标的灰度统计特征对目标模板和候选区域进行匹配,确保跟踪准确性。为了有效减少搜索匹配次数、提高实时性,利用粒子群算法在搜索区域找到和目标模板最相似的区域,从而找到最优中心位置,并以该位置作为卡尔曼滤波的观测值,进行下一帧跟踪。仿真实验结果表明新算法显著提高了跟踪的实时性、精确性,并对部分遮挡能较好地处理。     

区域分割的自适应变异粒子群算法

为了提高粒子群算法（PSO）的收敛性及多样性,提出一种基于区域分割的自适应变异粒子群算法（RSVPSO）.算法采用区域分割的思想,利用粒子间信息交叉,使粒子搜索区间快速缩小;同时在迭代后期与自适应变异策略相结合,提高粒子跳出局部最优陷阱的能力和增强粒子多样性,达到寻优的目的.将所提出的算法应用于8个测试函数,并与精英免疫克隆选择的协同进化粒子群等算法进行比较,结果表明,新算法在收敛速度、搜索精度及寻优效率等方面有较大提高.     

一种基于进化策略的边缘特征匹配方法

针对存在旋转变化的多源图像匹配问题,提出了一种基于改进的部分Hausdorff距离(LTS-HD)和进化策略相结合的边缘特征匹配算法。通过仿真实验,该算法与基于部分Hausdorff距离的匹配算法相比,实时性和精确性都有了很大的提高。     

Image cluster algorithm of hybrid encoding method

In the clustering analysis based on swarm intelligence optimization algorithm,the most of encoding method only used single form,and this method might be limit range of search space,the algorithm was easy to fall into local op-timum.In order to solve this problem,image clustering algorithm of hybrid encoding (HEICA) was proposed.Firstly,a hybrid encoding model based on image clustering was established,this method could expand the scope of the search space.Meanwhile,it was combined with two optimization algorithms which improved rain forest algorithm (IRFA) and quantum particle swarm optimization (QPSO),this method could improve the global search capability.In the simulation experiment,it was carried out to illustrate the performance of the proposed method based on four datasets.Compared with results form four measured cluster algorithm.The experimental results show that the algorithm has strong global search capability,high stability and clustering effect.     

基于粒子群优化的直觉模糊核匹配追踪算法

针对现有直觉模糊核匹配追踪算法采用贪婪算法搜索最优基函数而导致学习时间过长的问题,汲取了粒子群优化算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势对最优基函数的搜索过程进行优化,提出了一种基于粒子群优化的直觉模糊核匹配追踪算法,并将该算法应用于时效性要求更高的空天目标识别领域.实验结果表明,与传统方法相比,本文方法在识别率相当的情况下有效缩短一次匹配追踪时间,计算效率明显提高,且所得模型具有稀疏性好,泛化能力高等优点,特别适用于兼顾识别率和实时性的应用领域.