原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
提出一种利用改进的遗传算法和点面距离作为误差测度的深度像精确配准算法.与现有ICP框架下的迭代算法不同,将深度像配准视为高维空间的一个优化问题,通过在遗传算法中加入退火选择、爬山法以及参数空间的动态退化来加速寻找最优的位置转换关系.同时,采用一种新的基于点面距离的适应函数来计算配准误差,使得算法具有更强的鲁棒性.实验结果表明,该算法不需要初始的运动参数估计,具有较高的配准精度,收敛速度快且抗噪声能力强.
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文献信息
篇名 基于混合遗传算法和点面距离测度的深度像配准
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 遗传算法 点面距离 误差测度 深度像配准
年,卷(期) 2007,(12) 所属期刊栏目 图形图像
研究方向 页码范围 354-356,360
页数 4页 分类号 TP391.72
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.12.114
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭翔 天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室 45 765 16.0 26.0
5 李阿蒙 深圳大学光电子学研究所 10 60 4.0 7.0
6 刘晓利 天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室 9 179 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
点面距离
误差测度
深度像配准
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导