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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。 相似文献
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基于遗传算法的导航实时图像匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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传统的遗传算法设计参差MTI滤波器的方法存在早熟、多样性下降等问题。针对上述问题,提出一种新的搜索最优参差码的方法,该方法是以免疫克隆选择算法为基础,经过克隆、重组、变异及选择操作,将个体竞争与种间协作相结合,并根据局部特征信息以一定程度干扰全局并行搜索进程。仿真实验结果表明,该方法可有效地避免种群退化的问题,且能够快速收敛到全局最优点,设计滤波器的第一零点深度提高了1.7dB以上。 相似文献
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针对传统的匹配方法在匹配模板与待匹配图像间存在噪声影响、亮度等差异时导致匹配算法在时间和精度上得不到很好的统一,由此影响到红外图像帧间全局运动估计和补偿问题,提出了基于自适应模板匹配的方法进行帧间全局运动估计算法。该算法首先利用模板选择策略进行待匹配模板的选取,提高匹配的精度;然后提出自适应模板匹配准则,以达到较好的匹配效果,克服噪声等奇异点对误差函数值的影响;最后提出菱形搜索策略,以便搜索到最佳匹配点,使搜索不至于陷入局部最优,并提高了搜索速度。仿真实验结果表明,在红外图像背景变化较为缓慢的情况下,所提算法降低了帧间全局运动估计计算复杂度,同时具有很好的匹配精度和准确性。 相似文献
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基于Hausdorff距离的图像配准研究 总被引:4,自引:0,他引:4
针对图像配准中常出现的RST(旋转-比例-平移)变换,推导出了相应的盒距离变换公式。与传统的基于广义仿射变换的Hausdorff盒距离变换公式相比,缩小了搜索距离空间。在计算Voronoi表面时,根据Hausdorff距离的计算需要提出比较滑动窗口的区域Voronoi表面,节省了计算Voronoi表面的时间。并且在利用边缘点计算Hausdorff距离时,剔除琐碎的边缘,仅使用较长的边缘计算。试验结果表明,这些改进方法较大地提高了基于Hausdorff距离的图像配准的计算速度。 相似文献
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传统的基于进化聚类方法在处理变化检测时耗时过长,在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,对于SAR图像的变化检测存在边缘定位不够准确的缺点,提出了基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测方法.把图像的灰度值作为输入信息,通过量子比特定义聚类中心,通过量子免疫克隆算法来搜索最优聚类中心,从而得到更佳的全局阈值,最后根据... 相似文献