红外与激光工程
紅外與激光工程
홍외여격광공정
INFRARED AND LASER ENGINEERING
2012年
1期
248-254
,共7页
柏连发%韩静%张毅%陈钱
柏連髮%韓靜%張毅%陳錢
백련발%한정%장의%진전
互信息%梯度互信息%粒子群优化算法%配准参数
互信息%梯度互信息%粒子群優化算法%配準參數
호신식%제도호신식%입자군우화산법%배준삼수
针对传统互信息图像配准容易产生局部极值,以及传统梯度互信息配准方法计算量大等问题,在互信息和梯度方法基础上构建了一种改进的梯度互信息方法,该方法直接统计梯度图像的互信息,有效地将图像梯度信息和灰度信息结合起来,不仅保证了配准精度,而且较传统梯度互信息方法减少了计算量.在参量优化的过程中,针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值的缺点,提出了改进的粒子群优化算法,该算法在传统粒子群优化算法基础上引入混沌优化思想和遗传算法中的杂交思想,不仅能够有效抑制局部极值,而且加快了收敛速度.多种红外与可见光图像配准实验结果证明,文中提出的算法能够有效提高配准精度和速度.
針對傳統互信息圖像配準容易產生跼部極值,以及傳統梯度互信息配準方法計算量大等問題,在互信息和梯度方法基礎上構建瞭一種改進的梯度互信息方法,該方法直接統計梯度圖像的互信息,有效地將圖像梯度信息和灰度信息結閤起來,不僅保證瞭配準精度,而且較傳統梯度互信息方法減少瞭計算量.在參量優化的過程中,針對傳統粒子群優化算法易陷入跼部極值的缺點,提齣瞭改進的粒子群優化算法,該算法在傳統粒子群優化算法基礎上引入混沌優化思想和遺傳算法中的雜交思想,不僅能夠有效抑製跼部極值,而且加快瞭收斂速度.多種紅外與可見光圖像配準實驗結果證明,文中提齣的算法能夠有效提高配準精度和速度.
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