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基于归一化边缘互信息与自适应加速粒子群的图像配准方法
被引量:
4
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作者
冯雪芳
吴锡生
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013年第1期119-123,共5页
传统的归一化互信息配准方法未利用图像的空间信息,当图像中混有一定噪声时,会出现误配准。边缘是图像最基本的特征之一,为了改进归一化互信息方法,提高图像配准的精度,加快收敛速度,将图像的边缘信息与灰度信息自适应地结合,形成归一...
传统的归一化互信息配准方法未利用图像的空间信息,当图像中混有一定噪声时,会出现误配准。边缘是图像最基本的特征之一,为了改进归一化互信息方法,提高图像配准的精度,加快收敛速度,将图像的边缘信息与灰度信息自适应地结合,形成归一化边缘互信息测度(NCMI),提出一种基于加速因子的自适应加速粒子群优化算法(AAPSO)来优化基于NCMI测度的图像配准。AAPSO算法通过对解排序,将指定数量的劣解进行进化加速来引导粒子的飞行,并对自适应惯性权重公式加以改进,提高了算法的收敛性,防止早熟收敛并增加优化解的多样性,同时加入加速因子来提高收敛速度。实验结果表明,该方法配准精度高,速度快,具有较强的实用性。
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关键词
图像配准
归一化
互信息
归一化边缘互信息
粒子群优化
AAPSO算法
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职称材料
题名
基于归一化边缘互信息与自适应加速粒子群的图像配准方法
被引量:
4
1
作者
冯雪芳
吴锡生
机构
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013年第1期119-123,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60973094)
文摘
传统的归一化互信息配准方法未利用图像的空间信息,当图像中混有一定噪声时,会出现误配准。边缘是图像最基本的特征之一,为了改进归一化互信息方法,提高图像配准的精度,加快收敛速度,将图像的边缘信息与灰度信息自适应地结合,形成归一化边缘互信息测度(NCMI),提出一种基于加速因子的自适应加速粒子群优化算法(AAPSO)来优化基于NCMI测度的图像配准。AAPSO算法通过对解排序,将指定数量的劣解进行进化加速来引导粒子的飞行,并对自适应惯性权重公式加以改进,提高了算法的收敛性,防止早熟收敛并增加优化解的多样性,同时加入加速因子来提高收敛速度。实验结果表明,该方法配准精度高,速度快,具有较强的实用性。
关键词
图像配准
归一化
互信息
归一化边缘互信息
粒子群优化
AAPSO算法
Keywords
image registration
normalized mutual information
normalized edge mutual information
particle swarm algorithm
AAPSO algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于归一化边缘互信息与自适应加速粒子群的图像配准方法
冯雪芳
吴锡生
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013
4
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职称材料
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