融合優(yōu)化算法的圖像匹配技術(shù)研究.pdf

1、隨著科技的進步和時代的發(fā)展，機器視覺逐漸“走”進人們的視野。圖像匹配技術(shù)作為視覺計算領(lǐng)域的基礎(chǔ)，越來越得到人們的重視。目前，圖像匹配的改進算法層出不窮，算法的性能使匹配的結(jié)果在精度和速度等方面有了質(zhì)的提升。基于特征的圖像匹配具有實時性，特征反映的信息量多，時間復(fù)雜度小等優(yōu)點。但在匹配的過程中，會受到一些外部因素的影響，如拍攝條件、光照強度、幾何變形等，匹配的結(jié)果往往差強人意。所以，圖像匹配技術(shù)成了學(xué)者們研究的重點。
　　迄今為止，

2、已有部分學(xué)者將遺傳、粒子群等智能算法應(yīng)用到圖像匹配中，用來提升匹配算法的性能。優(yōu)化算法的加入對于提升圖像匹配的精度和速度卓有成效。本文主要的研究內(nèi)容有如下幾點:
　　(1)利用粒子群算法的拓撲結(jié)構(gòu)進行改進，提出了一種逐級尋優(yōu)的拓撲結(jié)構(gòu)。此結(jié)構(gòu)以樹為基礎(chǔ)，逐級向上遍歷，可以大大縮短種群的搜索時間。(2)對基本微粒群公式中的參數(shù)進行改進，加入逐級尋優(yōu)拓撲結(jié)構(gòu)，提出了一種融入最佳葉節(jié)點的改進粒子群算法。該算法突破了原有粒子群算法的局限性