| 基于蚁群算法的景象匹配定位 |
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| 引用本文： | 李伟,沈振康,李飚.基于蚁群算法的景象匹配定位[J].红外与激光工程,2008,37(2):282-284. |
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| 作者姓名： | 李伟 沈振康 李飚 |
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| 作者单位： | 国防科技大学ATR重点实验室,湖南,长沙,410073 |
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| 基金项目： | 航天科技创新项目
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航空基础科学基金
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航空支撑科技基金 |
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| 摘 要： | 景象匹配定位是精确制导的重要技术，通过对景象匹配定位和蚁群算法的研究，提出一种基于蚁群算法的匹配定位方法，蚁群算法具有快速全局寻优能力，应用蚁群算法计算模版图像在基准图像中的匹配位置，根据匹配定位参数的特点，建立二维的蚁群搜索空间，定义图像的归一化积相关作为相似性度量并更新蚁群的信息素，利用信息素及启发信息来计算状态转移概率，蚁群最终聚集到适应度函数最大的路径上。实验结果表明：蚁群算法可以准确有效地估计匹配位置。
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| 关 键 词： | 景象匹配 蚁群算法 信息素 归一化积相关 |
| 文章编号： | 1007-2276(2008)02-0282-03 |
| 收稿时间： | 2007/6/2 |
| 修稿时间： | 2007年6月2日 |
Scene matching location based on ant colony optimization |
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| LI Wei,SHEN Zhen-kang,LI Biao.Scene matching location based on ant colony optimization[J].Infrared and Laser Engineering,2008,37(2):282-284. |
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| Authors: | LI Wei SHEN Zhen-kang LI Biao |
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| Affiliation: | Laboratory of ATR，National University of Defense Technology，Changsha 410073,China |
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| Abstract: | 作者简介：沈振康(1963-),男,上海人,教授,博士生导师,主要研究领域为多维信号智能化信息处理. |
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| Keywords: | Scene matching location Ant colony optimization(ACO) Pheromone Normalized product correlation(Nprod) |
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