| 基于灰色粒子群优化的快速图像匹配算法 |
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| 引用本文： | 鹿艳晶,马苗. 基于灰色粒子群优化的快速图像匹配算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(10): 157-159. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.10.047 |
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| 作者姓名： | 鹿艳晶 马苗 |
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| 作者单位： | 陕西师范大学,计算机科学学院,西安,710062;陕西师范大学,计算机科学学院,西安,710062;西北工业大学,计算机学院,西安,710072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，陕西省自然科学基金，中国博士后科学基金 |
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| 摘 要： | 针对图像匹配中速度慢、抗噪性差等问题，提出一种基于灰色理论和粒子群优化的快速图像匹配算法——GPSO算法。该算法首先通过粒子群初始化，获得待匹配的多个初始位置和更新速度；然后，利用模板图和当前搜索位置子图的直方图信息，形成参考序列和比较序列，设计基于两类序列间灰色关联度的适应度函数。在此基础上，各粒子根据个体经验和社会经验，利用群体智能的高效并行寻优能力，逐代逼近最佳匹配位置。实验显示，本算法在保证了一定匹配精度的情况下，明显提高了匹配速度和鲁棒性。
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| 关 键 词： | 图像匹配 粒子群优化 灰色关联分析 适应度函数 |
| 收稿时间： | 2008-09-18 |
| 修稿时间： | 2008-12-23 |
Fast image matching algorithm based on grey particle swarm optimization |
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| LU Yan-jing,MA Miao. Fast image matching algorithm based on grey particle swarm optimization[J]. Computer Engineering and Applications, 2009, 45(10): 157-159. DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.10.047 |
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| Authors: | LU Yan-jing MA Miao |
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| Affiliation: | 1.School of Computer Science，Shaanxi Normal University，Xi’an 710062，China 2.School of Computer，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710072，China |
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| Abstract: | Aiming at the problem of slow speed and noise-sensibility in image matching,the paper suggests a GPSO approach to image matching,which is based on grey theory and particle swarm optimization.Firstly,several matching positions and updating speeds are acquired by the initialization of the particle swarm.Secondly,a referential sequence and a comparative sequence are separately constructed by the histogram information of the template image and the current searching subimage.Thirdly,based on the grey relational ... |
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| Keywords: | image matching particle swarm optimization grey relational analysis fitness function |
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