基于DCT与自适应人类学习优化算法的图像匹配算法
Image matching approach based on DCT and adaptive human learning optimization algorithm作者机构：南阳医学高等专科学校 南阳理工学院
出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)
年 卷 期：2018年第32卷第6期
页 面：148-154页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：河南省高等学校重点科研项目(16A520023)资助
主 题：图像匹配 离散余弦变换 自适应人类学习优化算法 粒子群 人工蜂群
摘 要：为提高图像匹配的精度和速度,利用离散余弦变换(DCT)和自适应人类学习优化算法(ASHLO),提出了一种快速并且抗噪性强的图像匹配算法。该方法利用当前搜索位置子图像和模板图像离散余弦变换后的参数构造适应度函数,经过迭代寻优寻找最优匹配位置。将该算法在正常情况下以及不同噪声情况下与穷举法、基于粒子群算法(PSO),基于人工蜂群算法(ABC)的图像匹配算法进比较。实验结果表明,该算法可以获得较高的准确率,成功匹配率约95%,且速度快,抗噪性强。
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