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为提高激光成像制导精度,实现遮挡条件下的有效识别,提出一种基于改进Hausdorff距离和粒子群算法的激光图像匹配算法。首先提取基准图和实时图的边缘特征;而后针对原始Hausdorff距离易受噪声、孤立点及遮挡影响的不足,提出一种自适应部分均值Hausdorff距离,并将其作为相似性测度;最后改进粒子群算法以完成搜索匹配,一方面提出混沌惯性权值以提高其搜索能力,另一方面通过引入混沌局部搜索避免算法过早收敛。实验结果表明,该算法不仅具有较高的匹配成功率,而且实时性较好。 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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量子遗传算法具有种群规模小,全局搜索能力强的特点被广泛应用于各类优化问题的求解.为了进一步提高量子遗传算法的收敛速度和搜索稳定性,克服算法的早熟问题,本文改进了基于自适应机制的量子遗传算法.在自适应量子遗传算法的基础上根据种群的适应度定义了个体相似度评价算子、个体适应度评价算子和种群变异调整算子及相应算子的计算方法,利用多算子协同评价当前种群状态并根据进化代数的变化,自适应的改变个体的变异概率,提高了算法全局寻优能力和收敛速度,降低了算法陷入局部寻优的概率.此外,为了提高算法的时间效率,将算法采用并行多宇宙的方式实现.实验结果表明,本文提出的算法在全局搜索性能、收敛速度和时间效率方面有较好的综合表现. 相似文献
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基于量子遗传算法和IMST算法的QoS多播路由算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种求解QoS多播路由算法,该算法基于量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm ,QGA)和IMST算法(Improved Minimum Spanning Tree,IMST),首先在量子个体上实施量子交叉,这一操作有利于保留相对较好的基因段;其次,采用量子比特相位法更新量子门和自适应调整搜索网格的策略,使得种群的多样性强;最后,引入改进的MST算法进行受约束最小Steiner 树的生成,解的收敛精度高,收敛速度快;通过仿真实验标明此算法在种群规模较小,迭代次数较少的情况下就可以收敛到最优解,该算法的优化质量和效率都强于传统遗传算法和量子遗传算法. 相似文献
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针对人工蜂群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点,在雇佣蜂搜索阶段提出了一种基于多维搜索和一维搜索的混合搜索策略,能克服单一一维搜索下收敛速度慢的缺点,有效加快收敛速度;提出了新的跟随蜂蜜源选择策略,可保证种群多样性,增强算法全局搜索能力。通过对12个基准测试函数进行仿真实验并与原算法进行比较,其结果表明改进的算法在收敛速度和精度上均优于人工蜂群算法。 相似文献
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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。 相似文献
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基于Hausdorff距离的算法已经被广泛应用于异源图像配准,但是现有的Hausdorff距离配准算法是在整幅图像上找最相近的点对,不仅容易出现错误匹配的情况,而且计算量很大。为了减少计算冗余和消除误配情况,提高配准的准确度,提出了一种利用梯度方向的Hausdorff距离配准算法。在进行配准时,将提取到的角点集合按照每个角点的不同梯度方向角分解为8个子集合。然后计算两幅图像中同一方向区间所对应的两个子集合间的Hausdorff距离。由于只在对应的子集合内找最相近的配准点对,减少了干扰点的数目和计算的次数,提高了计算的有效性和异源图像配准的准确度。实验结果表明,利用梯度方向的Hausdorff距离算法能够较好地运用于红外图像和可见光图像的配准,并且表现出较好的准确度和稳健性。 相似文献
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针对可见光与红外图像差异较大导致的匹配困难的实际问题,提出了一种基于蒙特卡罗估计改进Hausdorff距离(MCM-HD)的景象匹配方法。该方法在MCHD的基础上,使用蒙特卡罗方法来估计改进的Hausdorff距离(M-HD),并定义了MCM-HD,即采用随机抽样的特征点子集来计算M-HD,从而有效地减少了计算量。为了提高匹配精度,采用分层MCM-HD与Nprod相结合的方法,在求出距离最小k个点之后采用Nprod相似性度量得出最终匹配位置。与MCHD算法相比,该算法有效提高了匹配精度,同时缩短了匹配时间。 相似文献
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为了提高红外图像匹配的精度和效率,提出了一种将Harris-Laplace关键点提取和旋转不变LBP特征描述算子相结合的局部特征检测新算法,该算法不仅在图像的尺度、光照和角度发生变化时,仍然能够得到很好的检测效果,而且能很好地描述图像的局部纹理特征.特征向量描述完成后,为了进一步提高红外图像特征点匹配的正确率,提出了一种基于K-means聚类分析的图像匹配策略.先利用Cosine余弦相关匹配策略实现特征点的初步粗匹配,接着采用K-means 聚类分析匹配策略剔除图像中大部分的错误匹配.实验表明:提出的算法表现出良好的鲁棒性,关键点提取的重复率(Repeatability)提高了9.2%.与传统的匹配算法相比,采用基于K-means聚类分析的匹配策略匹配精度可以提高5.05%,匹配时间可以缩短0.068 s.该特征描述算法和基于K-means聚类分析的匹配算法满足了红外图像配准的高精度性和高实时性的要求. 相似文献