MEP在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用.pdf

1、本文主要分為三部分，第一部分為研究背景的介紹，給出了遺傳程序設(shè)計(jì)(GeneticProgramming，簡(jiǎn)稱GP)的發(fā)展過程，從非線性GP發(fā)展到線性GP，詳細(xì)地介紹了GEP的生物學(xué)背景、方法、研究現(xiàn)狀。第二部分為MEP算法的研究，著重介紹了(Multi-ExpressionProgramming，MEP)的編碼方式和基本流程，并對(duì)其進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)上，提出了改進(jìn)的MEP算法并對(duì)該算法進(jìn)行了詳細(xì)的數(shù)值試驗(yàn)。第三部分為MEP算法的應(yīng)用實(shí)

2、踐，將所設(shè)計(jì)的算法應(yīng)用到圖像配準(zhǔn)問題，并將結(jié)果與傳統(tǒng)的方法進(jìn)行比較，結(jié)果顯示本文設(shè)計(jì)的算法表現(xiàn)出了良好的性能。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下：1、對(duì)MEP獨(dú)特的編碼方式和相應(yīng)的遺傳操作進(jìn)行了研究，與其他GP相比，MEP具有包含多個(gè)表達(dá)式、編碼利用率高、不包含無用編碼、不需要轉(zhuǎn)化為樹結(jié)構(gòu)、能更好地保護(hù)好子結(jié)構(gòu)等優(yōu)點(diǎn)。 2、對(duì)MEP的不足之處進(jìn)行改進(jìn)。針對(duì)MEP和其他GP都存在搜索空間太大，無法進(jìn)行有效搜索的問題，本文提出了針對(duì)不同問題

3、預(yù)設(shè)復(fù)合函數(shù)模板和分級(jí)策略，從而減少了無用的搜索空間，提高了搜索效率。并用一些測(cè)試?yán)訉?duì)改進(jìn)的MEP算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的MEP算法是有效的。 3、將改進(jìn)的MEP算法運(yùn)用到圖像配準(zhǔn)問題。本文首先對(duì)圖像配準(zhǔn)問題進(jìn)行了一定的概括，給出了圖像配準(zhǔn)的意義、變化類型、基于控制點(diǎn)的配準(zhǔn)步驟等。并分析了現(xiàn)有模型的優(yōu)缺點(diǎn)。然后給出了改進(jìn)的MEP算法運(yùn)用到圖像配準(zhǔn)問題的詳細(xì)步驟，并做了詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)，取得了較好的結(jié)果。這是到目前為止，第一