一种用于视频浓缩的图像匹配算法

为了保证公共安全,身边的摄像头越来越多,在录像监控视频中提取有效信息也变得日益困难。针对该问题,提出一种新的基于无监督学习的图像匹配算法。该算法无需像以往算法一样,需要大量人工标注的数据,而是通过观看视频即可完成训练,从而节约了大量时间成本。利用图像匹配算法,可以将视频中无效与相似内容进行浓缩,以提炼出有效内容。该算法在MPI-Sintel与KITTI集上进行了测试,APE分别为4.695与5.838,Accuracy@30分别为0.993与0.967,达到了较为理想的效果。     

计算机辅助整形外科手术与仿真研究现状

指纹图像匹配是指纹识别技术中的一个重要环节,误识率和拒识率是指纹自动识别技术中非常重要的性能指标,蚁群算法在组合优化领域得到了很好的应用。将其引入到指纹匹配中,为解决蚁群算法中速度较慢、容易陷入局部最优点的缺陷,引入模拟退火算法对其进行了改进。     

基于改进粒子群算法的图像匹配技术研究

在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力;同时引入活力因子,对失活粒子执行变异操作,提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力,避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中,提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法,实验结果表明,该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度,具有强鲁棒性。     

一种求解多峰函数优化问题的全局与局部搜索相结合的演化算法

搜索多极值点问题是遗传算法研究领域内的一个新的方向，本在郭涛算法^[1]的基础上引入梯度算子、单亲繁殖、小生境分离和全局与局部演化相结合的混合演化算法．实例测试表明，该算法能够快速求出多峰函数的所有全局最优解，得到令人满意的结果．     

基于SIFT算法的图像配准综述

SIFT图像配准是图像处理领域的一项重要技术,在遥感测绘、目标识别、图像及视频检索、导航制导和场景分类等多个领域应用广泛。在对现有SIFT图像配准文献研究的基础上,介绍了经典SIFT算法,将各种SIFT改进方法划分为基于特征点提取的改进和基于图像匹配的改进两类,对各类型的改进方法进行了系统阐述。介绍了点特征图像配准算法性能评价指标,展望了该算法的研究前景。     

演化计算及其在化学中的应用

近十几年来,一类称之为演化计算的算法已日渐趋于成熟,并在许多领域之中得以应用.这类算法吸收了生物演化的思想,并借鉴了生物的自然选择和遗传进化机制,可以认为它们是一种宏观意义下的仿生学算法.这类算法可以成为化学信息分析与处理的一种有效工具.     

基于改进遗传算法的图像相关匹配

针对图像匹配的数学特点,设计一种新的改进遗传算法用于相关图像匹配。根据基因位的影响和参数调整策略,采用半确定性和大变异结合,汉明距离控制的方法。仿真结果表明,新算法在收敛性能上大大优于简单遗传算法和经典序列猜测算法。     

基于改进 SURF 的快速图像匹配算法

SURF 是在 SIFT 基础上提出的一种图像特征点提取算法。针对传统算法误匹配点多和计算量大等问题,提出一种基于改进 SURF 的快速图像匹配算法。该算法通过引入对角降维与角度删减方法,分别对 SURF算法中特征点描述子进行降维和误匹配点剔除,以提升匹配速度和精确度。实验结果表明,与传统算法相比,该算法提高了 1%~10%的匹配正确率,以及 8%~30%的效率。     

基于细胞自动机演化算法求解无约束函数优化问题

在最优化领域目前广泛应用的智能优化算法有遗传算法、模拟退火算法、神经网络算法等。但这些算法的实现模式都还是基于串行模式。利用细胞自动机来解决优化问题,也就意味着能够建立极度并行的解决最优化问题的程序。提出了一种基于细胞自动机的演化算法,以求解无约束函数优化问题,并用实验分析了此算法的性能。     

基于SIFT与K-means聚类的多源图像匹配算法

为进一步提升图像特征点定位准确性,提高图像特征匹配的精度与算法效率,并保持良好的旋转与尺度不变性,文章提出了一种基于SIFT特征点和K-means聚类的图像匹配优化算法,在SIFT特征点基础上,利用亚像素插值和辐射聚类模型对传统算法进行优化,提取更精确的特征点,进一步根据辐射模型中距聚类中心距离比率,计算对象点与聚类中心的相似性,避免了特异点对聚类中心计算产生的突变影响,提高了聚类计算的正确性及特征点正确率.实验证明,在保证旋转不变性与尺度不变性的前提下,本算法实现了在同等距离比率下较原算法的图像匹配精度有较明显提高.     

面向对象的印章排版和识别

提出了一个面向对象的印章图文排版及印鉴图像识别系统的设计方案,并且介绍了印章椭圆弧形排字算法和图像匹配算法的实施。     

基于颜色的图像检索方法研究

图像的颜色特征相对于图像的其它特征而言具有较强的稳定性,因而在图像检索领域具有广泛的应用。在颜色直方图的基础上,研究了欧式距离法、直方图相交法和中心矩法3种图像匹配算法,并在VC++6.0平台上编程实现。实验结果表明,这3种方法都能达到较好的检索效果。     

包装问题的演化算法

文章设计了一个求解包装问题的演化算法,在演化算法中采用了行之有效的个体编码方案、选择策略、杂交算子及变异算子,并通过实验进行算法性能的验证和分析。实验结果表明,该算法能够在很短的时间内找到包装问题的近似最优解。     

基于双域特征的PCB图像拼接

在PCB贴片安装的机器视觉检测中需要通过图像匹配拼接来得到整个PCB的图像,传统的图像匹配拼接技术精度不高,而且运算量大.用双域特征法与先粗后细、粗细结合的搜索法可使得图像的频域和时域信息得以充分利用,并且在提高精度的同时减少了运算量,能满足流水线工作要求.实验结果显示了本算法的鲁棒性、快速性与良好拼接效果.     

群智能算法及其应用

群智能算法是一种新兴的演化计算技术,它已经成功地被运用于许多领域。实践证明,群智能方法是一种能够解决许多全局优化问题的有效方法。本文介绍了群智能理论的产生和发展过程,并着力阐述群智能理论中的两个主要算法（粒子群算法和蚁群算法）的算法思想以及研究现状。     

基于投票机制的特征匹配算法在SAR图像匹配技术中的应用

通过对基于投票机制的特征匹配算法的分析与仿真,选用矢量投票方式获得的匹配结果,实现了SAR(合成孔径成像)图像匹配。     

基于改进花授粉算法的移动机器人路径规划研究

针对花授粉算法收敛能力较差等问题,将差分进化思想融入花授粉算法中,构建一种改进的花授粉算法。主要思路是在种群个体进行下一次演化之前,利用差分演化策略对个体作进一步优化,以改善解的质量,从而达到提高算法优化能力的目的。通过改进算法对机器人路径规划问题进行求解,实验结果显示,其获取的路径长度与寻优时间都优于FPA算法,验证了新算法的有效性与可行性。     

基于均匀分布的自适应差分演化算法研究

针对差分演化算法中的变异因子和交叉概率难确定的问题，设计一种基于均匀分布的自适应差分演化算法．在该算法中，变异因子和交叉概率是在某区间上服从均匀分布的随机数，随着演化的进行，该区间的长度将会根据前些代的演化经验自动调整．数值试验表明了该算法的有效性和稳健性．     

一种求解0-1背包问题的热力学演化算法

为了提高演化算法的求解性能,提出了一种新的演化算法,该算法基于热力学中的自由能极小化原理,在变异算子的设计中融入了模拟退火策略。通过利用该算法对0-1背包问题实施的数值实验,测试了其优良性能。实验结果表明,该算法是求解0-1背包问题的高效算法。     

基于改进RANSAC算法的图像自动拼接技术

图像拼接技术关键在于图像配准和算法效率,针对传统的图像特征匹配算法数据量大、计算耗时长的缺点,将K-means聚类算法应用到图像匹配算法中,提出了一种解决该问题的改进算法。该方法利用K-means聚类算法对图像提取出的角点对先进行聚类分组,然后采用预判断模型和分组随机选取的方法来提高传统算法效率。实验结果表明,该算法相比于传统的RANSAC算法,在保持较高的精度和鲁棒性的情况下,大大提高了计算效率,有助于提高图像的自动拼接的效率。