基于小波变换和改进的粒子群的新型图像匹配算法的研究
伴随着图像处理技术不断发展,图像匹配是指根据图像的特征在图像数据库中检索相似或相同的图像.传统图像检索算法计算量大、精度小,为了减少计算量提高精度,本文在传统算法基础上将图像匹配问题转化成在图像数据库中根据模板图像数据对目标进行锁定的模型:第一步将模板图像和源图像分区并取灰度直方图信息.第二步将寻找模板图像最相似的问题转化成通过粒子群优化进行分类第三步:通过对相似度大的那类图像进行精确匹配得出最相似的图像.实验结果表明:基于粒子群和新分类思想的图像匹配(PBIM)算法能够在源图像数据库中快速匹配出相似的图像组.
新分区、图像检索、粒子群优化算法、分类
14
TP311(计算技术、计算机技术)
2018-06-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
175-178
