基于pso算法的圖像匹配技術(shù)-展示頁
2025-07-06 19:35本頁面
【正文】 化模型。由公式可以看出，當(dāng)d(x，y)取值最小時(shí)認(rèn)為(x，y)是最佳匹配位置。MAD算法即平均絕對差算法，是Leese最早提出來的一種匹配算法。這類匹配方法需要解決的問題是:匹配速度比較慢，對灰度信息變化、光照變化、噪聲非常敏感，沒有充分利用灰度統(tǒng)計(jì)特性，對每一點(diǎn)的灰度信息依賴較大，不適應(yīng)于匹配對象存在旋轉(zhuǎn)和縮放情況下的匹配問題。本文主要講述第一類基于灰度的圖像匹配算法。圖像匹配方法大致可分為兩類:第一類是基于灰度的圖像匹配算法。由于所采用的方法各異，不同的匹配算法之間步驟也會(huì)有很大不同，但它們的大致過程是相同的。在序列目標(biāo)圖像分析、跟蹤、識(shí)別，工業(yè)實(shí)時(shí)檢測等實(shí)際應(yīng)用中，一般是根據(jù)已知的圖像模式，然后在另一幅圖像中搜索類似模板的目標(biāo)。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，圖像匹配技術(shù)在近代信息處理領(lǐng)域中的應(yīng)用范圍越來越廣泛，而圖像數(shù)據(jù)量龐大這一顯著特點(diǎn)，嚴(yán)重制約了圖像匹配技術(shù)的實(shí)時(shí)應(yīng)用。大體圖像匹配的應(yīng)用領(lǐng)域概括起來主要有以下幾個(gè)方面:。圖像匹配問題主要有兩種對應(yīng)的問題模型:一是兩幅(或者多幅)來自不同傳感器、不同視角或不同時(shí)間的圖像需找出對應(yīng)關(guān)系，經(jīng)過匹配步驟可得出兩幅圖像的差別所在，為下一步處理作基礎(chǔ)；二是根據(jù)已知的圖像模式在另一幅圖像中搜索類似模板的目標(biāo)。關(guān)鍵詞：圖像匹配；相似性度量；粒子群算法；離散空間1 引言數(shù)字圖像配準(zhǔn)是指將從同一場景拍攝的具有重疊區(qū)域的圖像通過特征匹配方法，找出圖像之間的對應(yīng)關(guān)系。東 北 大 學(xué)研 究 生 考 試 試 卷評分考試科目： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型與算法 課程編號(hào)： 閱 卷 人： 考試日期： 姓 名： 學(xué) 號(hào)： 注 意 事 項(xiàng)1．考 前 研 究 生 將 上 述 項(xiàng) 目 填 寫 清 楚2．字 跡 要 清 楚，保 持 卷 面 清 潔3．交 卷 時(shí) 請 將 本 試 卷 和 題 簽 一 起 上 交東北大學(xué)研究生院 基于PSO算法的圖像匹配技術(shù)摘 要：圖像匹配問題是圖像處理中的一個(gè)經(jīng)典問題，在計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別和醫(yī)學(xué)圖像處理等方面有著廣泛的應(yīng)用。本文主要介紹了在基于灰度圖像匹配算法基礎(chǔ)上，以匹配相似性度量函數(shù)為判斷標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合智能算法中的粒子群算法來實(shí)現(xiàn)圖像準(zhǔn)確而快速的匹配。目前，圖像配準(zhǔn)技術(shù)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、生物、信息處理和其它領(lǐng)域，它已成為圖像處理應(yīng)用中不可或缺的技術(shù)。圖像匹配技術(shù)是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的一項(xiàng)重要研究，已在計(jì)算機(jī)視覺、虛擬現(xiàn)實(shí)場景、航空航天遙感測量、醫(yī)學(xué)影像分析、光學(xué)和雷達(dá)跟蹤等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用價(jià)值。包括圖像分割、物體識(shí)別、形狀重建、運(yùn)動(dòng)跟蹤和特征識(shí)別。包括醫(yī)學(xué)成像信息診斷，生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理等。包括特定目標(biāo)的定位和識(shí)別等。圖像匹配的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性是現(xiàn)今在具體應(yīng)用上存在的一對矛盾體，如何在保持匹配準(zhǔn)確性的同時(shí)，提高其匹配速度是現(xiàn)階段急需解決的問題，也是目前對匹配算法的研究重點(diǎn)。2 圖像匹配說明圖像匹配是一個(gè)多步驟過程，總的來說，大概可分為圖像輸入、圖像預(yù)處理、匹配有用信息提取、圖像匹配、輸出結(jié)果等。： 圖像匹配流程圖 基于灰度的圖像匹配算法國內(nèi)外現(xiàn)階段對圖像匹配研究主要是以提高匹配的精度和速度為主，同時(shí)對匹配方法的通用性及魯棒性也有一定要求。第二類是基于特征的圖像匹配算法。這類方法直接利用圖像的灰度信息進(jìn)行匹配，通過象素對之間某種相似性度量(如相關(guān)函數(shù)、協(xié)方差函數(shù)、差平方和、差絕對值和等)的全局最優(yōu)化實(shí)現(xiàn)匹配，不需進(jìn)行圖像分割和圖像特征提取，因而可以避免由這些預(yù)處理所造成的精度損失。本節(jié)這里主要利用了基于灰度的圖像匹配算法中較為簡單的MAD算法，并結(jié)合智能算法中的粒子群算法的尋優(yōu)優(yōu)勢，從而實(shí)現(xiàn)了較為快速而準(zhǔn)確的圖像匹配。：子圖Sxy基準(zhǔn)圖SNM實(shí)時(shí)圖T 平均絕對差算法原理圖基于灰度的MAD算法匹配方法函數(shù)公式可定義為：其中d(x，y)為相似性度量函數(shù)在偏移量為(x，y)時(shí)的匹配度量值。3 ＰＳＯ算法圖像匹配 ＰＳＯ算法簡介粒子群優(yōu)化算法(PSO)是一種進(jìn)化計(jì)算技術(shù)，1995年由Eberhart博士和k
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