一种基于Zernike矩和稳态遗传算法的遥感图像匹配方法

该文提出了一种基于稳态遗传算法和Zernike矩的遥感图像匹配方法。将稳态遗传算法快速而有效的全局寻优特点应用于遥感图像的匹配定位。考虑到旋转畸变,采用遥感图像的Zernike矩作为相似性量度,实现遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法可以克服图像的旋转畸变,在保证一定的匹配精度下,具有较高的匹配效率。

基于遗传算法的图象不变矩匹配

研究模板和图象间的有效匹配 ,利用不变矩特征作为检测模板和图象中物体轮廓相似度的测度 ,同时把遗传算法引入图象匹配识别 ,并针对简单遗传算法在应用过程中出现收敛过早和早熟现象的问题 ,采用了一种改进型遗传算法。该算法和不变矩相结合能有效检测出具有平移、旋转和尺度变化的物体 。

一种抗图像模糊的快速景象匹配算法

针对各种原因引起的实测图退化情形,将模糊不变矩引入景象匹配中。为了解决匹配过程中计算量大的问题,从简化匹配特征的计算及优化搜索策略两方面采取措施。在模糊不变矩计算方面,通过预先建立21个和表矩阵,提出了一种适用于匹配过程的矩特征高效求解算法;在搜索策略方面,考虑到模糊不变矩特征对图像分辨率的敏感性,提出在原分辨率基准图上采用遗传算法进行搜索匹配。实验结果表明,在实测图出现模糊及受噪声干扰情况下,所提匹配算法在保证匹配精度的同时,其匹配耗时比传统方法少好几个数量级,能够满足导航系统对实时性的要求。