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摘要:
针对图像配准中采用互信息作为配准相似度函数存在配准精度小和收敛速度慢等问题,构造了一个基于最大化互信息的配准测度函数.结合一种适用于图像自动配准的文化粒子群优化(CPSO)算法,给出了一种新的图像配准算法.该算法将搜索空间设置成群体空间和信念空间,群体空间采用自适应粒子群算法完成进化,信念空间通过更新函数来进行演化.群体空间的粒子群不仅通过跟踪个体极值和全局极值来更新自己,还通过不断与信念空间中的优秀个体交互,加快群体的收敛速度.这就克服了图像配准中计算量过大、搜索速度慢等问题.大量实验表明,与现有的粒子群优化(PSO)算法配准算法相比,文中提出的算法具有较好的鲁棒性和配准精确率.
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文献信息
篇名 基于文化粒子群的图像配准优化算法
来源期刊 兵工学报 学科 工学
关键词 信息处理技术 图像配准 互信息 测度函数 文化粒子群优化算法
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1033-1039
页数 7页 分类号 TP391
字数 5270字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1093.2015.06.010
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 陈仁文 南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室 115 1090 19.0 28.0
2 章飘艳 南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室 7 36 3.0 6.0
3 夏桦康 南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室 10 71 3.0 8.0
4 朱霞 南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室 11 124 6.0 11.0
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兵工学报
月刊
1000-1093
11-2176/TJ
大16开
北京2431信箱
82-144
1979
chi
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