融合優(yōu)化算法的圖像匹配技術(shù)研究.pdf

1、隨著科技的進(jìn)步和時(shí)代的發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)逐漸“走”進(jìn)人們的視野。圖像匹配技術(shù)作為視覺(jué)計(jì)算領(lǐng)域的基礎(chǔ)，越來(lái)越得到人們的重視。目前，圖像匹配的改進(jìn)算法層出不窮，算法的性能使匹配的結(jié)果在精度和速度等方面有了質(zhì)的提升?；谔卣鞯膱D像匹配具有實(shí)時(shí)性，特征反映的信息量多，時(shí)間復(fù)雜度小等優(yōu)點(diǎn)。但在匹配的過(guò)程中，會(huì)受到一些外部因素的影響，如拍攝條件、光照強(qiáng)度、幾何變形等，匹配的結(jié)果往往差強(qiáng)人意。所以，圖像匹配技術(shù)成了學(xué)者們研究的重點(diǎn)。
　　迄今為止，

2、已有部分學(xué)者將遺傳、粒子群等智能算法應(yīng)用到圖像匹配中，用來(lái)提升匹配算法的性能。優(yōu)化算法的加入對(duì)于提升圖像匹配的精度和速度卓有成效。本文主要的研究?jī)?nèi)容有如下幾點(diǎn):
　　(1)利用粒子群算法的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種逐級(jí)尋優(yōu)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。此結(jié)構(gòu)以樹為基礎(chǔ)，逐級(jí)向上遍歷，可以大大縮短種群的搜索時(shí)間。(2)對(duì)基本微粒群公式中的參數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，加入逐級(jí)尋優(yōu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，提出了一種融入最佳葉節(jié)點(diǎn)的改進(jìn)粒子群算法。該算法突破了原有粒子群算法的局限性