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基于互学习的自适应PSO算法的亚像素定位研究
基于互学习的自适应PSO算法的亚像素定位研究
作者:
刘欢
欧阳春娟
肖根福
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
数字图像相关方法
亚像素精定位
互学习自适应粒子群算法
牛顿-拉夫森算法
摘要:
针对数字图像相关方法(DIC)的亚像素精确定位运算量大、时间代价高的问题,提出了一种改进的粒子群优化方法的亚像素精确定位.依据待测物图像中特征点变形程度的差异自适应地调整粒子飞行的速度和范围并细化到x和y二维方向上,改善特征点位移解的质量;另外,引入粒子间的互相学习机制,充分利用前一粒子的历史信息,减少迭代次数,提高算法运行效率;最后,将这种互学习的自适应粒子群的亚像素定位算法与牛顿-拉夫森(Newton-Raphson)算法和牛顿拉夫森-粒子群(NR-PSO)算法作比较.实验结果表明,本文算法具有更高的精度、有效性和可行性,尤其在处理大数据量时,该算法的时间成本优势更为显著.
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相关文献总数
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(/年)
文献信息
篇名
基于互学习的自适应PSO算法的亚像素定位研究
来源期刊
计算机工程与科学
学科
工学
关键词
数字图像相关方法
亚像素精定位
互学习自适应粒子群算法
牛顿-拉夫森算法
年,卷(期)
2016,(4)
所属期刊栏目
图形与图像
研究方向
页码范围
747-754
页数
8页
分类号
TP391.4
字数
5116字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1007-130X.2016.04.020
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
刘欢
井冈山大学电子与信息工程学院
21
98
4.0
9.0
3
肖根福
井冈山大学机电工程学院
26
155
6.0
12.0
4
欧阳春娟
井冈山大学电子与信息工程学院
27
101
6.0
8.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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共引文献
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参考文献
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节点文献
引证文献
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同被引文献
(16)
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1988(1)
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二级引证文献(0)
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引证文献(2)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
数字图像相关方法
亚像素精定位
互学习自适应粒子群算法
牛顿-拉夫森算法
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
计算机工程与科学
主办单位:
国防科学技术大学计算机学院
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-130X
CN:
43-1258/TP
开本:
大16开
出版地:
湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院
邮发代号:
42-153
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
8622
总下载数(次)
11
总被引数(次)
59030
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
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