基于粒子群算法的遙感圖像匹配研究.pdf

1、圖像匹配是圖像處理的一項關鍵技術，可廣泛用于目標識別與跟蹤、立體視覺、變化檢測、機器人視覺、測繪、數(shù)據(jù)融合、導航定位等領域，已成為一門新興的學科。圖像匹配的困難之處在于圖像的復雜多變和兩幅圖像之間的各種成像與幾何畸變。因此，尋找適應性強、精度高、匹配速度快的匹配算法一直是研究的核心內(nèi)容。 本文主要針對圖像匹配快速算法進行研究，重點討論基于灰度的模板匹配方法?？偨Y(jié)了幾種常用的基于灰度的匹配方法。提出了在圖像存在旋轉(zhuǎn)、縮放、平移變換

2、的情況下如何有效的減少匹配的計算量問題。 圖像匹配的本質(zhì)是一個參數(shù)優(yōu)化問題。近年來，粒子群算法是一種廣泛使用的優(yōu)化技術，采用種群和隨機搜索機制來解決優(yōu)化問題。本文將研究遙感圖像的模板圖和基準圖之間存在尺度縮放和角度旋轉(zhuǎn)時的快速匹配問題，擬構(gòu)建模板匹配算法和粒子群算法(PSO)之間的適應度函數(shù)關系，結(jié)合粒子群算法(PSO)的優(yōu)越性能對模板匹配模型進行優(yōu)化搜索，屏蔽掉模板匹配目標過程中空間角度、縮放比例和強背景噪聲等對復雜參數(shù)的影響

3、，實現(xiàn)對模板的精確定位。旨在提高遙感圖像匹配算法的性能，包括算法的有效性、定位精度、匹配速度以及適應性等。 論文首先對國內(nèi)外的研究狀況做了系統(tǒng)的回顧。指出了本文的研究背景及選題依據(jù)。 論文第二部分，建立了圖像匹配的基本概念。首先，論述了圖像匹配的概念；分析了圖像匹配中的四個關鍵要素；研究了圖像匹配中不同的匹配算法；并對發(fā)展趨勢做了簡要介紹。論文第三部分，對粒子群算法作了相關介紹。闡述粒子群算法的基本原理及算法流程，并就粒