10.19329/j.cnki.1673-2928.2016.06.008
基于改进粒子群算法的图像匹配技术研究
在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力;同时引入活力因子,对失活粒子执行变异操作,提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力,避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中,提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法,实验结果表明,该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度,具有强鲁棒性。
粒子群优化算法、图像匹配、学习因子、活力因子
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TP391(计算技术、计算机技术)
宿州学院一般科研项目2014yyb03;宿州学院科研平台开发课题2014YKF44。
2016-12-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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