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基于灰色理论和遗传算法的快速图像匹配方法

马苗  鹿艳晶  
【摘要】:针对图像匹配速度问题,本文将灰色关联理论与遗传算法相结合,提出一种快速图像匹配方法——GGA(Grey Genetic Algorithm)法。该方法首先确定问题的参数空间,通过对参数空间编码和种群初始化得到待匹配的多个初始位置,然后利用模板图和当前搜索子图的直方图信息,分别构建参考序列和比较序列,以两序列间的灰色关联度为适应度函数。在此基础上,初始群体经过选择、交叉和变异等操作逐代进化到搜索空间的优化区域,并逼近最佳匹配位置。实验结果显示 GGA 法充分利用了灰色关联理论的小样本特性和遗传算法的计算并行性,在保证了一定匹配精度的情况下,实时性得到明显提高。

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