一种增强SAR图像匹配稳定性的新预处理方法研究

SAR图像中相干斑对SAR图像的后续处理影响较大,由于自适应叠代滤波算法具有较好的适应性和对相干斑的平滑性,采用自适应叠代滤波对SAR图像进行了预处理,再利用相关的匹配算法将SAR图像与可见光图像进行匹配,并进行了大量的实验。实验结果表明,该方法具有良好的抑制SAR图像相干斑的效果,改善了相关峰的单峰性,显著提高了可见光与SAR图像的匹配稳定性和匹配精度。

基于稳定匹配的电子中介匹配研究

介绍了稳定性双边匹配的概念,概括了Gale-Sharply和H-R算法求解1-1和1-k的计算过程.考虑商品的多属性,给出了交易者按综合满意程度对满足自己约束对方的排序计算方法.将Gale-Sharply和H-R算法从理论上扩展到"p-k"情况,用来解决电子中介处理稳定的多对多双边匹配问题.最后证明了扩展算法所得结果的稳定性,并给出了算例.

共享经济背景下多属性双边匹配问题求解

对双边匹配类问题进行抽象建模,改进属性匹配度计算模型,求出匹配双方的偏好序,引入机器学习的思想改进蚁群算法对之求解。针对蚁群算法前期易早熟、后期难收敛的问题,提出非线性梯度启发信息和基于历史搜索信息的状态转移策略;针对蚁群算法初始参数设置难、调参工作量大的问题,提出基于梯度下降思想的自动调参方法;并制定稳定匹配和当前最优匹配的评价规则,引导蚁群算法的信息素更新。仿真结果表明改进的蚁群算法与传统蚁群算法相比评价值提升约20%。与传统蚁群和基于RNA计算改进的蚁群算法相比求解稳定性更优。

对称不变形状上下文特征提取与匹配

形状上下文是一种广泛应用的图像形状特征提取与匹配算法,针对其特征不具有对称不变性,无法对互相对称的相似图像建立匹配的问题,提出了一种具有对称不变性的改进形状上下文特征提取与匹配算法。在形状边缘采样点上计算形状上下文中的角度关系描述时,令该点的梯度方向为极坐标系的0°,并比较特征0到π与π到2π两个角度区间内其他边缘点的数量大小,根据比较结果,调整极坐标系中角度增加的方向,从而使特征具备对称不变性。在迭代变形与计算形状上下文时,仅在第一次迭代中使用改进的形状上下文特征,从而使匹配更加稳定。仿真实验证明,该算法能够有效地在互相对称的相似图像间建立匹配,提高检索精度。