鲁棒Hausdorff距离在SAR／惯性组合导航图像匹配中的应用研究

分析了适用于SAR景象匹配辅助导航系统的图像匹配算法的特点，提出了一种新型Hausdorff距离的鲁棒型图像匹配算法．首先分析了传统的Hausdorff距离算法的不足，然后引入了一种能有效消除高斯噪声影响的新算法．同时针对此算法图像匹配时全局搜索的不足，提出了扫描终止法技术，以有效解决图像匹配实时性的问题．针对高斯噪声的大小对图像匹配的影响进行了仿真实验．仿真结果表明，新图像匹配算法能大大提高合成孔径雷达图像的匹配精度和实时性，对组合导航系统的精度提高有重要的意义，是一种行之有效的方法．     

鲁棒Hausdorff距离在SAR/惯性组合导航图像匹配中的应用研究

分析了适用于SAR景象匹配辅助导航系统的图像匹配算法的特点 ,提出了一种新型Hausdorff距离的鲁棒型图像匹配算法 .首先分析了传统的Hausdorff距离算法的不足 ,然后引入了一种能有效消除高斯噪声影响的新算法 .同时针对此算法图像匹配时全局搜索的不足 ,提出了扫描终止法技术 ,以有效解决图像匹配实时性的问题 .针对高斯噪声的大小对图像匹配的影响进行了仿真实验 .仿真结果表明 ,新图像匹配算法能大大提高合成孔径雷达图像的匹配精度和实时性 ,对组合导航系统的精度提高有重要的意义 ,是一种行之有效的方法 .     

基于改进多变异遗传算法的图像匹配

简述图像匹配问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法.针对图像匹配问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力.仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA解决图像匹配问题在收敛速度上有明显提高,算法稳定性也有所改善.新算法的优化质量较高,具有更好的实际应用效果.     

平面曲线间Hausdorff距离计算

为克服传统的针对平面曲线间Hausdorff距离4种情况需分别求解不同非线性方程组的缺点,分两个步骤计算平面曲线间的Hausdorff距离.首先将曲线A进行离散化处理,并计算各离散点到曲线B的最小距离,从中选择若干个距离较大,且满足曲线A上相邻点到曲线B的距离呈"小大小"的点对作为近似解;然后根据各点对处曲线的特点,判断该点附近可能存在4种类型点的哪一种,建立相应的优化模型并进行局部寻优,选择优化结果中最大的距离值作为两平面曲线间的单向Hausdorff距离.该法将平面曲线间Hausdorff距离的计算转化为点到曲线的最小距离计算,计算过程简单有效.两个数值算例验证了该方法的正确性.     

基于改进量子遗传算法的图像匹配算法研究

量子遗传算法是目前较成熟的全局优化算法,对于多目标的优化有独特的高效性和精确性。图像的匹配过程可以近似地看作在搜索目标函数图像相似性的最优解,而目标函数的变量则可用几何参数代替,因此对图像匹配算法的研究可以归结到量子遗传算法的全局寻优。然而,图像匹配中特征参数较多,维度较高,如果使用量子遗传算法(QGA)匹配,就会陷入局部寻优的状况,为了避免此现象的出现以及提高多维高峰环境下的匹配成功率,提出了改进的量子遗传算法,新算法在迭代中后期得到优秀解之时发挥作用,保留最优解,初始化其余个体。该方法一方面帮助算法跳出局部寻优,另一方面增加了群体多样性,进而提高了图像匹配的成功率以及效率。     

一种改进的Hausdorff距离目标跟踪算法

在序列图像中进行目标跟踪是计算机视觉、图像处理和模式识别领域里非常活跃的课题。采用Hausdorff距离模板匹配的方法具有计算量小、适应性强的特点,为了能对复杂背景（包括运动背景或移动镜头）情况下的序列图像进行准确的跟踪,综合考虑了图像边缘的位置信息和方向信息,对模板匹配和模板更新的策略作了改进,与原有方法相比,目标跟踪的准确度和算法的效率有了显著提高。     

基于分段Hausdorff距离的车身前脸匹配优化

为提高发动机罩、前大灯、保险杠、翼子板等匹配的间隙均匀度, 提出了基于分段Hausdorff距离的匹配优化方法.该方法以3个匹配件轮廓边界线的分段Hausdorff距离加权和作为优化目标函数,采用遗传算法全局搜索最优匹配位置,并结合两款车型前脸不同区域的匹配优化实例进行验证.结果表明,所提出的方法能够显著提高匹配质量与调整效率.     

基于改进贝叶斯网络和Hausdorff距离的电网故障诊断

针对解决复杂故障情况下依靠单一开关量信息诊断可靠性差的问题,提出了一种基于改进贝叶斯网络和Hausdorff距离的多源信息融合的电网故障诊断方法.结合关联规则建立元件的贝叶斯网络模型,完成从保护装置动作的开关量信息到元件静态故障度的转化;在此基础上引入Hausdorff距离算法将元件两端的电流暂态幅值差异转化为暂态故障...     

基于Hausdorff距离的人体步态识别

现有的步态识别方法对行人轮廓匹配的鲁棒性差，导致识别率不高．文章提出了基于Hausdorff距离的行人步态自动识别方法．首先提取了行人二值轮廓序列；然后采用轮廓参考点分布直方图间的距离、参考点集之间Hausdorff距离度量轮廓形状问的匹配度；继而通过步态的周期性分析选取关键姿态，计算出的关键姿态轮廓集间Hausdorff离结合窗口搜索策略实现了步态的分类和识别．分别在小型CASIA室外步态数据库和大型Soton室内库上进行了实验，提出算法的正确识别率分别可达到91．25％和88．16％．与相关文献的比较分析表明算法是有效的．     

基于曲率约束和改进Hausdorff距离 匹配的轮毂识别算法

针对在轮毂的自动化生产过程中对轮毂型号自动识别的需求,提出一种基于曲率的轮毂辐孔轮廓线角点特征提取和改进Hausdorff距离(MHD)轮毂型号自动匹配的方法. 对待识别的轮毂型号样本进行特征提取并建立标准样本库,在对实时采集的轮毂图像预处理后,利用曲率约束的最小二乘法(CRLSM)进行轮毂外轮廓提取,并用曲率阈值进行角点特征提取,进而采用改进的Hausdorff距离匹配实现轮毂自动识别. 仿真实验证明,该识别算法能够对建立样本库的轮毂类型进行正确识别.     

改良遗传算法在图像多阈值分割中的应用

最大熵原则是图像阈值分割的一个重要方法、但是用此方法进行多阈值分割时，存在着计算开销巨大的问题．笔者在M．Srinivas的自适应遗传算法基础上提出一种改良的遗传算法，用于基于模糊最大熵图像多阈值分割，克服了此分割方法计算量大的问题．通过实验，比较了改良遗传算法和M．Srinivas自适应遗传算法及模拟退火算法，显示了改良遗传算法的有效性．     

一种改进的图像恢复遗传算法

遗传算法作为一种高度并行、随机、自适应搜索算法,比其他传统的搜索算法在全局搜索时更有效.但利用简单遗传算法进行图像恢复时,存在严重"过早收敛"的问题,使得图像恢复质量不理想.设计了一种新的二维染色体编码方法,并与模拟退火算法相结合,实验结果表明,该方法能较好克服"过早收敛"现象,对提高退化图像恢复质量有较好效果.     

基于混沌遗传算法与小波多分辨率分析的岩心图像匹配

针对岩心图像尺寸大,特征信息不明显的特点,充分利用混沌遗传算法的随机性大大减少了传统搜索算法消耗的大量运算时间。利用小波多分辨率分析的方法在小波变换子图像上进行粗匹配,再在原始图像上精匹配,浓缩了岩心图象的特征信息在保证匹配准确度的同时提升了运算速度。将混沌遗传算法与小波变换多分辨率分析相结合,将其应用于大幅岩心图像的配准。实验表明,该方法能够快速而有效地进行图像配准,兼顾了匹配效果和匹配速度。     

基于改进遗传算法的Otsu图像分割方法

在对图像进行分割时,为了能够快速有效地求出最优分割阈值,对遗传算法进行了改进,并将其应用于Otsu图像分割.改进后的遗传算法随着适应度不同可自动调整遗传控制参数,并且收敛性好,不易早熟,最后能够得到图像分割的最佳阈值.通过实验可以看出,该方法得出的阈值更加稳定,阈值计算的时间也有极大提高,更能满足图像分割的要求.     

一种基于互相关的图像定位匹配算法研究及应用

提出了一种基于互相关的图像定位匹配算法.该算法利用互相关实现图像定位匹配,同时采用了金字塔分层来弥补互相关匹配带来的大运算量的不足,克服了以往图像匹配中精度低的缺点,匹配精度可以达到亚像素甚至1/100像素级;通过在印刷质量自动化检测系统中的应用,验证了该算法的高精度与高速度特性.     

基于改进的Hausdorff距离的字符识别方法

为了提高字符识别的正确率和速度,本文提出了一种改进的Hausdorff距离的字符识别方法.实验结果表明,该方法在印刷体数字识别中达到100%的识别率,在字母识别中,除个别被噪声严重污染和结构特征极其接近的字母外也得到了正确的识别效果,且改进后的运算速度提高了一倍左右.     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

一种镜像立体匹配改进算法

基于图像视差的三维扫描技术中,计算样本外形需要从存在干扰的图像中寻找匹配对应点,提出一种镜像立体匹配改进算法,处理场景存在镜面的情况下物体和镜像的点点对应问题.新算法通过计算像素点与其邻域的灰度值之差,结合变权构建多维判别向量,通过判断物体空间和像空间中对应点的多维向量夹角的大小,来确定两个像素是否匹配.实验结果表明,相比传统的SAD,NSAD,SSD,NSSD立体匹配方法,新算法能够更好地处理有衰减模糊和色差的图像匹配问题,提高重现物体的几何外形精度.