本文關鍵詞： 圖像匹配 蟻群算法 高階圖匹配 優(yōu)化　出處：《西安電子科技大學學報》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：圖像匹配是計算機視覺領域中的一個重要的問題.針對基于圖結構模型的圖像匹配方法,研究了圖模型框架的建立方法以及二階約束和高階約束下的圖匹配算法框架.為了克服傳統(tǒng)的求駐點的優(yōu)化方法易陷入局部最優(yōu)解的不足,采用蟻群算法優(yōu)化目標函數(shù),提出一種基于蟻群算法的高階圖匹配方法.該算法使用張量值計算啟發(fā)因子提供先驗知識,然后根據(jù)啟發(fā)因子和信息素計算轉移概率,最后利用搜索到的解對信息素進行局部更新和全局更新.實驗表明,該算法能獲得比較高的匹配精度,并且在形變噪聲、外點和視角變化等因素的干擾下仍具有很強的魯棒性.
[Abstract]:Image matching is an important problem in the field of computer vision. In order to overcome the disadvantage of the traditional optimization method of static point, the method of establishing graph model frame and the graph matching algorithm frame with second-order constraint and high-order constraint are studied in order to overcome the shortcoming of the traditional optimization method which is easy to fall into local optimal solution. An ant colony algorithm is used to optimize the objective function, and a higher order graph matching method based on ant colony algorithm is proposed, which uses tensor to calculate the heuristic factor to provide prior knowledge. Then the transfer probability is calculated according to the heuristic factor and the pheromone. Finally, the local and global updating of the pheromone is carried out by using the search solution. The experiment shows that the algorithm can achieve high matching accuracy. And it still has strong robustness under the disturbance of deformation noise, external point and angle of view.
【作者單位】： 陜西廣播電視大學計算機與信息管理系;西安市西光中學;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61272280) 大數(shù)據(jù)環(huán)境下計算機類課程MOOC研究資助項目(15G-04-A04) 大數(shù)據(jù)下的計算機類課程資源建設實踐研究資助項目(GJ1529)
【分類號】：TP391.41;TP18
【正文快照】： 圖像匹配的目標就是建立兩幅圖像特征之間的對應關系.圖像匹配在生活和工作中有著重要的作用,主要包括:基礎性.圖像匹配是許多圖像處理任務實現(xiàn)和應用的基礎和核心[1-3];廣泛性.圖像匹配現(xiàn)廣泛應用于軍事、工業(yè)檢測及信息檢索等各個方面[4-5];綜合性.首先圖像匹配是目標識別跟

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10 繆君;儲s，

本文編號：1467300