基于有限内存Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno优化算法的图像非刚性配准方法

图像配准可以分为刚性配准和非刚性配准两类,图像非刚性配准是图像处理研究的热点和难点,其中的参数模型往往转化为无约束优化问题的求解,当参数数目较大时求解比较费时,提高此类算法效率的关键之一是减少迭代算法中矩阵的计算量和存储量.本文研究了一种非刚性配准方法,该方法应用Basic样条自由变形模型,此模型改变控制点只影响其附近...     

一种基于DCWPSO算法与FFD模型的心脏CT序列图像配准算法

为实现心脏CT图像不同序列间的自动配准,提出了综合动态调整惯性因子权重的粒子群算法(DCWPSO)和自由形变(FFD)模型的非刚体医学图像配准方法.在对比常用的单纯形算法和模拟退火(SA)算法的基础上,采用动态调整惯性因子权重的自适应粒子群算法求解全局配准参数,克服了基于梯度的优化方法耗费时间长的缺点.在全局配准的基础上以FFD模型的形式应用层次B样条进行非刚性局部配准,利用B样条层次加细策略提高了配准的精度.实验结果表明,所提方法能够得到更好的配准结果.     

无约束非线性优化问题的混合LS-CD谱共轭梯度法

为寻求收敛性质和数值表现具佳的无约束优化算法,利用共轭梯度法和含有两个方向调控参数的谱共轭梯度法,结合LS方法与CD方法给出混合的共轭参数和相应的谱参数,建立采用标准Wolfe线搜索的谱共轭梯度算法,证明了算法满足下降性和全局收敛性,数值试验显示算法是有效的,适合于求解大型无约束非线性优化问题.研究结果表明:谱共轭梯度法两个参数的适当构造有利于降低算法的收敛条件,增强算法的适用性.     

一类非单调三参数共轭梯度算法研究

虽然求解无约束优化问题共轭梯度方法的算法程序便于计算机上实现,但难于建立算法的全局收敛性理论.为弥补其不足,研究了一类新的共轭梯度算法.该算法搜索方向的构造中引入了3个参数,且通过合适地选取这些参数保证了所得搜索方向不依赖于线搜索技术,是目标函数的恒充分下降方向.以此为基础,提出了一种求解无约束优化问题的非单调三参数共...     

一种非刚性医学图像点配准方法

非刚性图像配准问题已成为医学图像分析中一个非常具有挑战性的问题。基于薄板样条的方法,以薄板样条（TPS）为形变模型,引入实匹配矩阵,把薄板样条参数表示成仿射分量和非仿射分量,并分别进行求解。与其他非刚性配准算法相比,该算法能有效的处理冗余点,抗噪能力较强。实验结果表明,该方法在非刚性配准中具有较好的鲁棒性。     

求解无约束优化问题的两个谱共轭梯度法的全局收敛性

谱共轭梯度法含有两个方向调控参数,是一种结合共轭梯度法和谱梯度法的无约束优化方法。本文建立新的共轭参数和谱参数,提出无约束优化问题的两个谱共轭梯度法,这两个新方法在精确线搜索下等价于FR共轭梯度法。然后,证明了算法1在Wolfe线搜索下和算法2在Armijo线搜索下的全局收敛性,并给出了算法的数值实验结果,验证了算法的有效性。     

求解无约束优化问题的两个谱共轭梯度法的全局收敛性

谱共轭梯度法含有两个方向调控参数,是一种结合共轭梯度法和谱梯度法的无约束优化方法。本文建立新的共轭参数和谱参数,提出无约束优化问题的两个谱共轭梯度法,这两个新方法在精确线搜索下等价于FR共轭梯度法。然后,证明了算法1在Wolfe线搜索下和算法2在Armijo线搜索下的全局收敛性,并给出了算法的数值实验结果,验证了算法的有效性。
     

一类共轭梯度法在非单调Armijo型线搜索下的全局收敛性

在Armijo型线搜索的基础上提出两种非单调Armijo型线搜索,研究了一类在非单调Armijo型线搜索下的无约束优化问题的共轭梯度算法,证明了其全局收敛性。     

修正的HS谱共轭梯度方法

本文研究了无约束全局优化问题的求解问题,结合谱梯度算法的优点给出了一类求解该问题的HS谱共轭梯度算法。在这类算法中我们利用非精确的线搜索,得到了一些算例,并给出了计算结果和典型算法的一些比较。     

基于ZhangHC非单调技术的修正HS共轭梯度算法

将ZhangHC非单调技术与修正的Armijo线搜索规则结合,给出了求解无约束优化问题的一种新的HS共轭梯度算法。在较弱的条件下,证明了算法的全局收敛性。数值结果表明新算法是有效的,且适于求解大规模问题。     

基于Zhang H C非单调技术的修正HS共轭梯度算法

将Zhang H C非单调技术与修正的Armijo线搜索规则结合,给出了求解无约束优化问题的一种新的HS共轭梯度算法。在较弱的条件下,证明了算法的全局收敛性。数值结果表明新算法是有效的,且适于求解大规模问题。     

无约束优化中带线搜索的非单调信赖域算法

将信赖域与线搜索方法相结合,采用非单调技术,提出一种求解无约束优问题的非单调信赖域算法,并在适当的条件下,证明算法有全局收敛性和Q-二次收敛性.算法在试探步不被接受时,采用非单调线搜索寻找下一迭代点.算法克服了传统非单调算法中用于产生非单调性的参考函数值远大于实际函数值的问题.初步的数值试验证实算法是有效的.     

一类新的非单调线性搜索BFGS算法

研究了一类非单调线搜索在解无约束优化问题BFGS算法中的应用.该类非单调线搜索属于Armijo型线搜索,并且在每次迭代计算步长时,初始测试步长可根据目标函数的特征进行调整.证明了本算法全局收敛性,通过对公共优化测试函数的实验,表明了算法的稳健性和有效性.     

修正LS谱共轭梯度法及其收敛性

提出一个无约束优化问题的修正LS谱共轭梯度法,在Wolfe线搜索下算法具有下降性和全局收敛性,初步的数值实验结果表明该方法是有效的,适合于求解非线性无约束优化问题．     

无约束优化的非单调三次正则BB算法

先利用BB(Barzilai Borwein)类型参数构造目标函数Hessian矩阵的近似矩阵, 通过极小化当前迭代点处的三次正则化近似梯度模型求解试探步, 再结合非单调线搜索策略提出一个非单调三次正则BB算法, 最后给出算法的收敛性证明. 数值实验结果表明, 该算法数值性能良好.     

一种新的混合共轭梯度算法

给出了一种新的求解无约束优化问题的混合共轭梯度算法,该算法的搜索方向下降性不依赖于任何线搜索条件,并在Wolfe-Powell线搜索条件下证明了该算法具有全局收敛性,同时还给出了比较好的数值结果。     

无约束优化的非单调三次正则BB算法

先利用BB(Barzilai Borwein)类型参数构造目标函数Hessian矩阵的近似矩阵, 通过极小化当前迭代点处的三次正则化近似梯度模型求解试探步, 再结合非单调线搜索策略提出一个非单调三次正则BB算法, 最后给出算法的收敛性证明. 数值实验结果表明, 该算法数值性能良好.     

无约束优化问题的多重滤子线搜索信赖域方法

结合多重滤子、线搜索和非单调技术,对无约束优化问题提出新的非单调信赖域算法.当试验点迭代不成功时,采用多重滤子线搜索,尽量减少重新求解信赖域子问题的次数,从而降低了计算量.在一定的条件下,给出新算法的全局收敛性证明.