基于粒子群算法的遙感圖像匹配研究.pdf

1、圖像匹配是圖像處理的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，可廣泛用于目標(biāo)識(shí)別與跟蹤、立體視覺、變化檢測(cè)、機(jī)器人視覺、測(cè)繪、數(shù)據(jù)融合、導(dǎo)航定位等領(lǐng)域，已成為一門新興的學(xué)科。圖像匹配的困難之處在于圖像的復(fù)雜多變和兩幅圖像之間的各種成像與幾何畸變。因此，尋找適應(yīng)性強(qiáng)、精度高、匹配速度快的匹配算法一直是研究的核心內(nèi)容。 本文主要針對(duì)圖像匹配快速算法進(jìn)行研究，重點(diǎn)討論基于灰度的模板匹配方法。總結(jié)了幾種常用的基于灰度的匹配方法。提出了在圖像存在旋轉(zhuǎn)、縮放、平移變換

2、的情況下如何有效的減少匹配的計(jì)算量問題。 圖像匹配的本質(zhì)是一個(gè)參數(shù)優(yōu)化問題。近年來，粒子群算法是一種廣泛使用的優(yōu)化技術(shù)，采用種群和隨機(jī)搜索機(jī)制來解決優(yōu)化問題。本文將研究遙感圖像的模板圖和基準(zhǔn)圖之間存在尺度縮放和角度旋轉(zhuǎn)時(shí)的快速匹配問題，擬構(gòu)建模板匹配算法和粒子群算法(PSO)之間的適應(yīng)度函數(shù)關(guān)系，結(jié)合粒子群算法(PSO)的優(yōu)越性能對(duì)模板匹配模型進(jìn)行優(yōu)化搜索，屏蔽掉模板匹配目標(biāo)過程中空間角度、縮放比例和強(qiáng)背景噪聲等對(duì)復(fù)雜參數(shù)的影響

3、，實(shí)現(xiàn)對(duì)模板的精確定位。旨在提高遙感圖像匹配算法的性能，包括算法的有效性、定位精度、匹配速度以及適應(yīng)性等。 論文首先對(duì)國(guó)內(nèi)外的研究狀況做了系統(tǒng)的回顧。指出了本文的研究背景及選題依據(jù)。 論文第二部分，建立了圖像匹配的基本概念。首先，論述了圖像匹配的概念；分析了圖像匹配中的四個(gè)關(guān)鍵要素；研究了圖像匹配中不同的匹配算法；并對(duì)發(fā)展趨勢(shì)做了簡(jiǎn)要介紹。論文第三部分，對(duì)粒子群算法作了相關(guān)介紹。闡述粒子群算法的基本原理及算法流程，并就粒