基于PBIL的快速图像匹配方法的研究

摘要：

为了解决图像匹配过程中计算速度慢和匹配精度不高的缺陷,提出了一种基于群体增量学习(Population-based Increased Learning,简称PBIL)算法的匹配方法.PBIL算法是一种基于概率分析的进化算法.它集成了基于函数优化的遗传搜索和竞争学习两种策略,将进化过程视为学习过程,通过竞争学习所获得知识来修正生成概率,进而指导后代的生成.给出了理论分析和实验分析.在实验中,分析了不同终止条件下的算法性能,并将其与传统序贯相似性检测算法(SSDA)和遗传算法进行了比较.实验结果表明基于该算法的图像匹配具有运算速度快、匹配精确等优点,且收敛过程非常稳定.

关键词：PBIL算法、图像匹配、相关匹配、遗传算法

所属期刊栏目：41

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：科技部科技成果重点推广计划2004EC000096

在线出版日期：2005-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：43-45,87