遗传算法自适应小生境图像匹配模板论文

1、基于改进遗传算法的图像匹配方法研究【摘要】 遗传算法(Genetic Algorithms,简称GAs)作为进化计算的一个主要分支,是利用生物进化的思想和原理来解决实际应用问题的。遗传算法以其简单、智能性、本质并行性、鲁棒性好而广泛应用于很多学科。图像匹配(Image Matching)是图像处理和计算机视觉领域中一个重要的研究方向。图像匹配是两幅图像在空域和亮度上的映射,其主要目的是找到最优的空域坐标变换和亮度变换。但传统的匹配方法,如模板匹配法,在匹配模板与待匹配图像间存在噪声影响、亮度等差异时,匹配算法在时间和精度上得不到很好的统一。本文对遗传算法的原理和发展方向进行了综述,在传统匹配方

2、法的基础上,提出将小生境算法作为遗传操作的一部分,对遗传算法进行了改进,并将改进后的遗传算法应用于图像匹配,取得了较好的效果。本文完成的工作主要包括：1.本文介绍了遗传算法产生的生物背景及其发展历史,在介绍遗传算法基本原理的基础上,讲述了标准遗传算法的基本操作流程。通过对遗传算法的研究现状和改进现状的了解、分析,提出了改进的遗传算法。2.介绍了图像匹配的相关理论,对传统的具有代表性的算法进行了分析评价,针对传统图像匹配领域中所存在的问题,提.更多还原【Abstract】 As one of the main branches of evolutionary computation, genet

3、ic algorithm uses principle of biological evolution to solve application problem in our real live. Genetic algorithm was used in many subjects with its many advantages, such as simplicity, essential parallelism and good robust. Image matching is an important research direction of image processing an

4、d computer vision. It is a mapping in space domain and lighting, its purpose is finding the optimum coordinate conversion in space domain .更多还原 【关键词】 遗传算法； 自适应； 小生境； 图像匹配； 模板； 【Key words】 genetic algorithm； adaptive； niche； image matching； template； 【索购全文】Q联系Q：138113721 Q联系Q: 139938848付费即发摘要 3-5 ABS

5、TRACT 5-6 第一章 绪论 9-13 1.1 研究背景、目的及意义 9-10 1.2 国内外研究现状 10-12 1.3 本文的工作和章节安排 12-13 第二章 遗传算法 13-33 2.1 遗传算法的产生与发展 13-15 2.2 遗传算法概要 15-18 遗传算法的基本思想 15 遗传算法的数学基础 15-17 遗传算法的特点 17-18 2.3 标准遗传算法 18-24 标准遗传算法的基本操作 18-20 标准遗传算法的基本要素 20-24 2.4 遗传算法的改进与应用 24-27 遗传算法的改进研究 24-26 遗传算法的应用 26-27 2.5 改进的遗传算法 27-33 小

6、生境技术 27 改进的遗传算法 27-29 仿真实验 29-33 第三章 图像匹配的基本理论和方法 33-45 3.1 引言 33-34 3.2 图像匹配概述 34-37 图像匹配的分类 34-35 相似性测度的选择 35-36 匹配策略的选择 36-37 3.3 基于模板的图像匹配方法 37-45 模板匹配算法 37-42 模板匹配流程图 42-45 第四章 基于改进遗传算法的图像匹配方法 45-59 4.1 图像匹配问题概述 45-48 图像预处理 45-46 特征提取 46-47 特征匹配 47 图像匹配实例 47-48 4.2 基于标准遗传算法的图像匹配 48-52 基于遗传算法的图像匹配的基本过程 48 选择适应度函数 48-49 初始化种群 49-50 基于标准遗传算法的图像匹配 50 实验结果与分析 50-52 4.3 基于改进遗传算法的图像匹配 52-59 小生境遗传算法 52