基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准

为了实现快速精确的图像配准,提出了基于改进粒子群优化算法的互信息图像配准方法,以互信息作为图像配准的相似性测度,使用改进的PSO算法来求解配准所需的空间变换参数.改进的粒子群算法引入组织的概念把整个种群划分为多个子群体共同进化,并引入变异运算减少算法陷入局部最优.把改进的粒子群优化算法应用到医学图像配准领域上来,实验结...     

基于互信息和梯度的红外与可见光图像配准新方法

红外与可见光图像配准是常见的多传感器图像配准,在军事、遥感等领域有着广泛的应用。提出了一种基于互信息和图像梯度的红外与可见光图像的自动配准方法：首先,获得图像的梯度信息,然后根据定义的扩展结构获得边缘区域图像,选择最大归一化互信息作为相似性测度,使用Powell算法获得最佳配准参数。实验结果证明,本文方法较传统的基于互信息和梯度的配准方法,提高了配准的速度和精度,可以作为一种有效的粗配准的方法。     

一种互信息与梯度信息结合的多模图像配准方法

数字化X射线图像(digital radiography,DR)与数字重建放射图像(digitally reconstructed radiography,DR)属于不同模态图像,实现二者的高精度快速配准是一个技术难题。在实际应用中,往往会同时获取物体的正侧面DR和DRR图像。提出一种基于互信息与梯度信息相结合的配准算法。首先,对正侧面图像进行小波分解,获得低分辨率子图像并配准,使用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行全局寻优;然后,根据配准结果,判断互信息与梯度信息配准结果是否正确,如果配准错误,则在下一阶段中不使用该结果作为配准依据;最后,以PSO算法寻优结果作为Powell算法的寻优初始点,对原始正侧图像进行精确配准。实验结果显示,本算法快速完成配准,配准精度达到2 mm,满足实际应用要求。     

采用GPU并行架构的基于互信息和粒子群算法的异源图像配准

对于异源可见光与红外图像配准,以互信息为相似性度量条件,以粒子群算法为搜索算法,在搜索空间中搜索极大值点,通过改变图像分辨率,由粗到精,逐步实现可见光图像与红外图像的配准,对粒子群算法、统计互信息和仿射变换3个部分的内在并行性,利用CUDA C语言实现GPU-CPU异构编程.实验证明,在不降低精度的前提下提高了算法效率,得到了很好的加速比,算法正确匹配率高,鲁棒性好,计算效率高.     

基于粒子群优化与梯度下降法的多模图像配准

针对多模图像配准单纯使用粒子群优化(PSO)算法导致搜索速度慢这一现象,提出了结合PSO和梯度下降法的分步式搜索算法.以CT与MR图像配准为例,计算了使用互信息作为相似性测量时的配准函数,进而分析了图像配准算法中可能遇到的局部极值问题.根据配准函数的特点,提出在局部极值较少时使用梯度下降法代替PSO算法搜索以减少运算量...     

基于边缘和互信息的红外与可见光图像配准

采用一种结合边缘特征和互信息的图像配准方法,对红外与可见光图像进行配准。首先,用小波变换提取图像边缘,然后计算两幅边缘图像在不同条件（平移、旋转）下的归一化互信息,取归一化互信息最大时对应的配准参数为所需配准参数,再确定刚性仿射变换模型的参数,最后经过缩放、平移和旋转得到最终配准图像。     

基于互信息的红外与可见光图像快速配准

针对灰度和图像特征存在较大差异的可见光和红外图像配准,给出了一种基于归一化互信息与小波变换相结合的快速图像配准算法。实验表明,该算法加快了配准过程,较利用原图像配准速度提高了约一个数量级,且配准结果具有较高的准确性和稳定性。可见该算法适用于多光谱图像配准。     

基于混合粒子群优化算法的医学图像配准

提出了一种基于粒子群算法PSO和Powell的混合优化算法,将PSO算法的全局搜索能力与Powell算法的局部寻优能力有机地结合起来.即在PSO算法每步迭代后对当前的局部最优解增加一步Powell局部寻优算法,进而保证了解的精确性的同时提高了求解的速度.将其应用于配准过程中对目标函数的最优化,取得了比较好的效果.     

基于改进蚁群算法和互信息的多光谱图像的配准

基于互信息的配准算法有精度高,自动化程度高,不需要对图像进行预处理等优点,已经被大量应用于多光谱图像配准中.但是在计算互信息时,出现了很多局部极值,这就为目标函数的寻优过程带来了很大的困难.提出了一种基于蚁群算法的配准参数寻优方法,改进蚂蚁在每层节点间的转移准则以及全局信息素的更新策略.实验证明,此方法不需要人工干预,对参数的初始值没有依赖性,配准成功率高.     

基于对齐度和互信息的红外与可见光图像配准

针对红外与可见光图像的特点,在此提出了一种结合边缘对齐度与互信息的图像配准方法。首先通过小波变换边缘检测得到红外与可见光图像的边缘图像,并将对齐度和归一化互信息自适应加权平均得到新的相似性测度函数,最终通过计算相似性测度函数的极值求得待配准图像间的变换参数。实验结果表明,该方法可减少配准所需的时间,具有更高的精确性和鲁棒性。     

一种改进的变参数粒子群算法

针对粒子群算法由于算法可调参数较少,在求解多维函数时极易陷入早熟收敛的问题,提出一种改进的变参数粒子群算法。根据粒子运动特性,对粒子速度更新公式进行改进,使各项都融入相应的权重因子,通过权重因子调整粒子寻优性能。通过3个标准测试函数进行验证,并与其他算法进行比较。仿真结果表明,通过设置不同的权重因子,所提算法具有更好的寻优精度和执行能力,在求解多维函数时亦能取得较好的效果。     

基于最大互信息的图像拼接优化算法

基于多分辨分析(MA)策略,提出了以图像最大互信息(MI)为匹配测度的图像拼接粒子群优化算法(OA-MI),使参数随图像的MI计算和多分辨率级数进行自适应调整,解决了灰度图像配准中由于目标函数容易陷入局部极值而造成的误匹配问题。实验证明,该方法能够有效地避免局部极值的影响,通过有限次寻优迭代即可找到最优配准变换,提高了图像配准的计算速度和图像拼接的质量。     

基于VB和Access的温度采集系统的设计与实现

针对函数优化问题,提出了一种基于离差平方和法的粒子群优化算法。该算法用混沌序列初始化粒子的位置和速度,选择好于粒子群优化算法产生的粒子位置。通过离差平方和法进行聚类,利用分类方式来更新粒子的速度。最后将算法应用到3个典型的函数优化问题中,数值结果比较表明,提高了算法搜索能力,全局最优解的精度和收敛速度。     

带惯性权重的粒子群优化算法性能仿真

粒子群优化算法是一种随机搜索算法,并能以较大概率收敛到全局最优,微粒群算法中关键参数的选择方法对算法特性有显著影响.文中针对微粒群算法中的加速常数、惯性权重、取值范围、种群规模的设置对算法基本性能的影响进行了分析.实验结果证明:选择适合的参数设置水平,能够获得稳健和高效的优化效果.     

Fuzzy particle swarm algorithm for function optimization

在传统粒子群算法的基础上运用模糊规则表加入了新的扰动因子,提出了一种新的算法--模糊粒子群算法。算法结合了模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点,为实际问题提供了新的解决手段。将模糊粒子群算法应用于函数优化的问题上,通过多组实例数据进行测试,验证表明了本算法具有良好的有效性和鲁棒性。     

基于改进粒子群算法的图像边缘检测研究

为了提高图像边缘检测的细节信息,采用了二进制粒子群算法。首先通过logistic变换更新粒子速度,粒子速度不受限制;接着动态调整粒子位置,使飞行状态充分调整;然后正态云发生器动态调整粒子的惯性权重,这样较优粒子可以取得较小的惯性权重;最后建立图像边缘检测模型和算法流程。实验仿真显示本文算法对图像边缘定位准确、清晰,信噪比为35.928 1db,处理时间为1.340 1s。满足检测结果中对信息含量大、执行时间少等要求。     

基于粒子群算法改进的电力系统

本文针对传统粒子群算法自实际应用中出现速度缓慢及局部最优解等等问题,提出了一种改进粒子群算法,并且将其应用在电力系统中,希望能够解决电力系统所存在的例如无功优化等问题中.改进后的粒子群算法在实际应用中收敛速度更加合理,能够有效保证种群的多元性,有效解决传统粒子群所存在的局部最佳解问题.     

基于IPSO和综合信息的医学图像配准新方法

针对医学图像配准中采用互信息作为配准相似度函数存在配准精度不高和收敛速度慢等问题,根据图像灰度和空间结构信息,构造了一种新的基于互信息和改进型形态学梯度算子的信息配准测度函数,采用一种适用于医学图像自动配准的改进型粒子群优化(IPSO)算法,给出了一种新的基于IPSO的医学图像配准算法。实验结果表明,该配准算法稳定性好、收敛速度快,在多模态医学图像自动配准中是可行的。     

改进粒子群算法优化低功耗自适应集簇分层的路由算法

针对LEA低C功H算法的簇头分布不合理、网络能耗不均的问题,在耗自适应集簇分层路由算法。首先将分割线的选择LE问A题CH转协议的基础上,提出了一种改进粒子群算法优化化成带约束的非线性优化问题,然后利用粒子群算法求解,并针对粒子群算法的不足进行相应的改进,最后采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对于其它改进LEACH路由算法,本文算法有效提高了网络的能量利用率,能够实现节点之间的能耗均衡,使无线传感器的网络生存时间得到延长。