申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2021-11-25

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN114120011B

主分类号：G06V10/74

分类号：G06V10/74;G06V10/70;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2022.03.18#实质审查的生效;2022.03.01#公开

摘要：本发明提出一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法。该方法是由个体和群体之间的互动形成，不需要进行集中控制和全局模型就可以在最短时间内快速找到最佳解决方案，节约搜索的时间，提高匹配速度。其包括以下步骤：1对待匹配图像进行预处理，进行图像下采样操作；2初次匹配：以图像相似度作为适应函数，在下采样后的图像上使用群体智能算法确定初次匹配位置；3精匹配：以初次匹配位置作为搜索中心，在原图上使用群体智能算法进行一定范围内的匹配，得到最终匹配结果。

主权项：1.一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：图像预处理：对源图像进行下采样处理；步骤S2：初次匹配：在下采样后的图像上，以图像相似度作为适应函数，使用群体智能算法进行初次匹配；步骤S3：精匹配：由初次匹配得到的匹配结果作为搜索中心，在原图上使用群体智能算法进行一定范围内的匹配，得到匹配结果；步骤S1中，下采样是指对一幅图像I尺寸为M*N，对其进行s倍的下采样，即得到Ms*Ns尺寸的分辨率图像；若为矩阵形式的图像，即为把原始图像s*s窗口内的图像变为一个像素，可为窗口内所有像素的均值；所述群体智能算法包括：将图像匹配的数学模型定义为X＝[x，y]，其中x，y为横纵坐标；目标函数为选择的图像相似度计算函数FX；包括以下步骤：1定义种群规模、迭代次数等参数；2根据图像大小设置搜索范围Xmax、Xmin；在图像匹配范围，即解空间内随机初始化种群X＝{X1，X2，X3，...，XN}，其中N为种群个数；每个个体代表一个匹配位置；生成个体的公式如下：X＝Xmax-Xmin*ue+Xmin其中，ue为[0，1]的随机因子；3根据图像相似度适应函数计算个体适应值；4挑选部分个体进行社会协作操作；5竞争操作，生成新一代种群；6重复3～5的操作，直至满足迭代终止条件；7输出匹配位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 一种利用群体智能算法提高图像匹配精度和速度的方法

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