基于自适应粒子群优化的图像匹配算法

摘要：

结合图像匹配技术特点,引入粒子群优化(PSO)算法,在此基础上提出了一种基于自适应粒子群优化(APSO)的图像匹配算法.该算法通过建立非线性递减惯性权值动态模型,并结合变异思想增加种群多样性,实现对个体粒子进行自适应过滤,避免产生早熟收敛现象,降低局部极小的可能性,从而更好地优化由局部到全局的开放式搜索性能.将APSO算法运用于图像匹配过程中,可实现图像的快速准确匹配.实验结果表明,APSO算法能够减少图像匹配处理时间,并在匹配精度和抗干扰性能指标上优于对比算法.

关键词：图像匹配、粒子群优化算法、惯性权值、变异、自适应

所属期刊栏目：30

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：宿州学院一般科研项目"瑞利衰落环境下的频谱检测方法研究"2014yyb03;宿州学院科研平台开发课题"基于可信计算的无线局域网安全体系结构的研究"2014YKF44

在线出版日期：2016-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：98-101