科學(xué)技術(shù)的發(fā)展日新月異,在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域更是突飛猛進(jìn),使得傳統(tǒng)的圖像檢索,圖像匹配技術(shù)已經(jīng)無法滿足用戶的要求。目前在圖像匹配、圖像檢索領(lǐng)域中的算法有很多,在圖像匹配領(lǐng)域中有基于特征的匹配方法、基于圖像灰度的匹配方法等;在圖像檢索領(lǐng)域中有基于內(nèi)容的檢索方法、基于文本的檢索方法等。但是圖像匹配和圖像檢索方法中存在算法運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)、聚類效果差、匹配和檢索錯(cuò)誤率高等問題,使得在實(shí)際應(yīng)用中無法達(dá)到用戶的要求。從研究中可以發(fā)現(xiàn)將智能優(yōu)化算法應(yīng)用到匹配和檢索中可以提高處理效果。因此本文將從以下三點(diǎn)進(jìn)行研究:（1）、將環(huán)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和全互連拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相結(jié)合提出環(huán)狀全互連拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);設(shè)計(jì)一種新的自適應(yīng)逃逸機(jī)制;提出一種具有自適應(yīng)逃逸的環(huán)狀全互連結(jié)構(gòu)的粒子群改進(jìn)算法。（2）、針對(duì)圖像匹配中出現(xiàn)的計(jì)算量大的問題,使用SICA算法進(jìn)行優(yōu)化;在匹配過程中加入新的約束條件和粒子群算法優(yōu)化提高匹配的準(zhǔn)確度和速度。（3）、選用PAM算法對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類;用煙花算法的調(diào)節(jié)思想對(duì)粒子群算法改進(jìn);并用改進(jìn)后的PAM算法提高聚類速度和質(zhì)量;以此提升檢索的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確度。 

【文章來源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖像匹配的過程

常見的圖像匹配方法

基于圖像特征的圖像匹配方法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于差分進(jìn)化的混合智能優(yōu)化算法及其節(jié)能優(yōu)化應(yīng)用[J]. 高立群.  煤礦機(jī)械. 2017(10)
[2]基于快速粒子群算法的蒸發(fā)過程優(yōu)化控制[J]. 柴琴琴,林瓊斌,林雙杰.  過程工程學(xué)報(bào). 2017(03)
[3]融入最佳葉節(jié)點(diǎn)的改進(jìn)粒子群算法[J]. 靳雁霞,張曉聞,銀莉,張?chǎng)?  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2016(09)
[4]基于全局和局部特征融合的圖像匹配算法研究[J]. 朱奇光,張朋珍,李昊立,詹賢嬌,陳穎.  儀器儀表學(xué)報(bào). 2016(01)
[5]具有反向?qū)W習(xí)和自適應(yīng)逃逸功能的粒子群優(yōu)化算法[J]. 呂莉,趙嘉,孫輝.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2015(05)
[6]融合優(yōu)質(zhì)粒子分布的粒子群優(yōu)化算法[J]. 朱蓉,靳雁霞,范衛(wèi)華.  小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng). 2015(03)
[7]新的改進(jìn)K-means算法的圖像檢索方法[J]. 馬娟娟,張偉,李朝鋒,楊弘.  微電子學(xué)與計(jì)算機(jī). 2014(12)
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[9]層次環(huán)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)粒子群算法[J]. 石松,陳云.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2013(08)
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博士論文
[1]基于特征的圖像配準(zhǔn)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 靳峰.西安電子科技大學(xué) 2015

碩士論文
[1]基于SURF算子的車型識(shí)別方法[D]. 丁士杰.大連理工大學(xué) 2014
[2]基于PCA/ICA的圖像特征提取算法研究[D]. 靳洋.西安電子科技大學(xué) 2014
[3]基于SIFT算法的圖像匹配方法研究[D]. 汪松.西安電子科技大學(xué) 2013
[4]基于變換域的圖像融合算法研究[D]. 鄧艾.武漢科技大學(xué) 2012
[5]粒子群算法的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析與研究[D]. 楊朋樽.太原理工大學(xué) 2010
[6]基于灰度的圖像匹配方法研究[D]. 饒俊飛.武漢理工大學(xué) 2005



本文編號(hào)：3590297