基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络的畸变校正研究

摘要：

针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法;该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子;在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像;实验表明,该算法能够较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快.

关键词：畸变校正、遗传算法、模拟退火算法、BP神经网络

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：77-81