本文選題：異源圖像 + 互信息��； 參考：《紅外技術(shù)》2016年11期

【摘要】：對于異源可見光與紅外圖像配準(zhǔn),以互信息為相似性度量條件,以粒子群算法為搜索算法,在搜索空間中搜索極大值點,通過改變圖像分辨率,由粗到精,逐步實現(xiàn)可見光圖像與紅外圖像的配準(zhǔn),對粒子群算法、統(tǒng)計互信息和仿射變換3個部分的內(nèi)在并行性,利用CUDA C語言實現(xiàn)GPU-CPU異構(gòu)編程。實驗證明,在不降低精度的前提下提高了算法效率,得到了很好的加速比,算法正確匹配率高,魯棒性好,計算效率高。
[Abstract]:For the registration of heterogenous visible and infrared images, mutual information is taken as similarity measure, particle swarm optimization algorithm is used as search algorithm, and maximum points are searched in search space. By changing the resolution of images, we can change the resolution from coarse to fine. The registration of visible and infrared images is realized step by step, and the inherent parallelism of particle swarm optimization algorithm, statistical mutual information and affine transformation is realized. The GPU-CPU isomerous programming is realized by using CUDA C language. Experiments show that the efficiency of the algorithm is improved without reducing the precision, and a good speedup ratio is obtained. The algorithm has high correct matching rate, good robustness and high computational efficiency.
【作者單位】： 昆明物理研究所;國網(wǎng)遼陽供電公司;
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2029987