基于优化粒子群的 NCC模板匹配算法

• 作者: 刘永俊 张明新 杨昆 郑金龙
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 模板匹配 粒子群算法 归一化互相关算法 附属粒子群 黑名单机制 随机扰动算子
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 162-165
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4572字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.08.038

摘要

针对灰度模板匹配中速度慢、抗噪性差的缺陷，基于NCC（ Normalized Cross-Correlation）算法，提出一种基于优化粒子群的模板匹配算法———NPSO。该算法加入附属粒子群，引导主粒子群向全局最优解收敛；根据禁忌搜索思想，提出黑名单概念，使粒子群快速跳出局部最优；并引入随机扰动算子，增加粒子群向全局最优解收敛准确性。通过Matlab仿真实验，不同模板尺寸下NPSO精确匹配率比基于标准粒子群模板匹配算法分别提高了45％、79％、36％、2％，且对噪声不敏感。说明NPSO不容易陷入局部最优，且匹配精度高、抗噪能力强。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘永俊	常熟理工学院计算机科学与工程学院	42	118	5.0	8.0
2	杨昆	中国矿业大学计算机科学与技术学院	7	39	4.0	6.0
4	张明新	中国矿业大学计算机科学与技术学院	32	224	8.0	14.0
6	郑金龙	常熟理工学院计算机科学与工程学院	13	94	6.0	9.0