基于遗传算法的图像匹配
基于快速遗传算法的指纹匹配
（ｃ ｏ ｌ ｆ ｎｏｍａｉｎａｄＣ ｍｍｕ ｉａｉｎＥ ｇｎ ｅｉｇ ＢｅｉｇＵｎｖｒｉ ｆ ｏｔ ａｄＴ ｌ ｏ Ｓ ｈ ｏ ｆｒ ｔ ｎ ｏ ｏＩ ｏ ｎｃｔ ｎ ｉｅｒ ， ｉｎ ｉｅｓｔ ｏ ｓ ｎ ｅｅ ｍｍｕｉａｉｎ， ｉｎ ０ ８ ３ Ｃ ｉａ ｏ ｎ ｊ ｙ Ｐ ｓ ｃ ｎｃｔ ｓＢｅｉｇ１０ ４ ， ｈｎ ） ｏ ｊ
ｍａ ｃ ｉ ｇ ｗｉ ｓ ｍｅｃ ｓ ． ｔｈ ｎ ｔ ｌ ｓｔ ｏ ｔ ｈｅ ｉ
［ ｙ ｗｏ ｄ ］ｆ ｇ ｒｒｎ ｔｈｎ ； ｉｇｒｒ ｔｐｅｒｇｓ ａ ｏ ； ｏｎ ａｔｒ ｏ ａｉｏ ；Ｇ ｎｔ ｇ ｒｈ ＧＡ ；Ｓｍｕａ ｄ Ａ ｎ ａｉｇＳ ） Ｋｅ ｒ ｓ ｉ ｅ ｉｔｍａ ｉｇ ｆ ｅ ｉ ｒ—ｅｉｔ ｔ ｎ ｐ ｉｔ ｔ ｎ ｃ ｍｐｒｓｎ ｅ ｅｉ Ａｌｏｉ ｍ（ ） ｉ ｌｅ ｎ ｅ ｎ （Ａ ｎ ｐ ｃ ｎ ｐ ｎ ｒｉ ｐ ｅ ｃ ｔ ｔ ｌ
第３ ７卷 第 ２ 期 ４
Ｖｂ －７ ｌ３
・
计
算机工程 ２１ 年 ｌ ０１ ２月
Ｄｅ ｅ ｃ ｍｂｅ ０１ ｒ２ ｌ
Ｎ Ｏ．４ ２
Ｃｏ ｐ ｔ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｍ ｕｅ ｇｎ ｅｉｇ
博士论文 ・
文 编 ： ｏ ＿ ４ （ ｌ２ ＿ １ － 文 标 码 Ａ 章 号 １ ｏ ３ ８０）－ ｏ ＿ ３ ｏ ． ２ ２ １４ ｏ ３ ０ 献 识 ：
中 分 号： Ｐ０ 圈 类 Ｔ３ ６
基 于 快 速 遗 传 算 法 的指 纹 匹配
张 圆圆，景 晓军
（ 邮电大学信息与通信工程学院 ，北京 １０４） 北京 ０８３ 摘 要： 针对标 准遗传算法（ Ａ存在 收敛速 度慢且容易早熟的现象 ， 出一种快速 Ｇ Ｇ ） 提 Ａ算法 ，将其应用于全局点模式指纹匹配 中。该算法
图像匹配的算法种类和原理
图像匹配的算法种类和原理
图像匹配是一种广泛应用于计算机视觉领域的技术，用于判断两个或多个图像之间的相似性或是否存在某种关联。
以下是几种常见的图像匹配算法和其原理：
1. 直方图匹配：该算法基于图像的颜色分布，通过比较两个图像的直方图来评估它们的相似性。
直方图是一种将图像像素值与其频率关联起来的统计工具。
2. 特征点匹配：该算法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘等，然后比较两个图像中的特征点之间的距离或相似性来确定它们之间的匹配关系。
常见的特征点匹配算法包括SIFT、SURF 和ORB。
3. 模板匹配：该算法使用一个预先定义好的模板图像，将其与输入图像进行比较，找出最佳匹配的位置。
模板匹配算法通常使用相关性或差异性度量来评估匹配程度。
4. 形状匹配：该算法旨在比较图像中的形状特征，例如提取图像边界上的轮廓，并计算它们之间的相似性。
形状匹配通常与图像分割和轮廓提取技术结合使用。
5. 神经网络匹配：近年来，深度学习和卷积神经网络（CNN）等技术的发展为图像匹配带来了新的突破。
使用深度神经网络，可以学习到更高级别的特征表示，并通过训练模型来实现图像匹配任务。
这些算法各有优缺点，并且在不同应用场景下具有不同的适用性。
在实际应用中，经常需要结合多种算法来实现更准确的图像匹配结果。
第七章遗传算法应用举例
第七章遗传算法应用举例遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的计算方法，它可以用来解决很多实际问题。
以下是几个遗传算法应用的实例。
1.旅行商问题（TSP）：旅行商问题是一个经典的组合优化问题，目标是找到最短路径来访问一系列城市并返回原始城市。
遗传算法可以通过编码城市序列，并使用交叉、变异和选择操作进行优化。
通过进行迭代，遗传算法可以更优的路径，并得到近似最优的解。
2.机器学习特征选择：在机器学习中，特征选择是一种减少特征集合维度的方法，以提高模型的性能和泛化能力。
遗传算法可以用来选择最佳的特征子集，通过优化目标函数（例如分类准确率或回归误差）来评估子集的优劣，并通过交叉和变异操作不断改进。
3.组合优化问题：遗传算法也广泛应用于组合优化问题，如背包问题、任务调度、物流路径规划等。
通过定义适应度函数和优化目标，遗传算法可以最优的组合并提供近似解。
4.神经网络训练：神经网络是一种模拟人脑神经元相互连接和传递信息的计算模型。
训练神经网络需要调整网络权重和参数，以最小化损失函数。
遗传算法可以用作优化算法，通过定义染色体编码网络参数，并通过交叉和变异操作对网络进行进化，以找到更好的网络结构和参数。
5.机器调参：机器学习算法通常包含许多超参数需要调优，例如决策树的深度、神经网络的学习率等。
遗传算法可以用来超参数的最佳组合，并通过交叉和变异操作对超参数进行优化。
6.图像处理：遗传算法被广泛应用于图像处理领域，如图像增强、目标检测、图像分割等。
通过定义适应度函数和优化目标，遗传算法可以优化图像处理算法的参数和参数组合，以提高图像质量和算法效果。
7.电力系统优化：电力系统优化包括电力负荷优化、电力设备配置优化、电力网路规划等。
遗传算法可以用来优化电力系统的各种参数和变量，以提高电力系统的效率和可靠性。
总之，遗传算法是一种强大而灵活的优化算法，在许多领域都可以应用。
它通过模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异操作，问题的解空间，并找到最优或近似最优的解。
基于云遗传算法的图像相关匹配
的程度 ，用正态云算子完成概念空 间到数值空 间的转换 ，产 生种群 ，实现遗传操作 。文 献【０根据正态云模 型云 滴的随 １】 机性和稳定倾 向性特点 ’ｌ 利用云发生器代 替传 统的交叉、 ｌ， ｌ
变 异 算 子 ，提 出 了云 遗 传 算 法 （ ｌｕ ｎｔ ｌｏｉ ｍ， Ｃ ｏｄ Ｇｅｅｉ Ａ ｇ ｒｈ ｃ ｔ Ｃ Ａ） Ｇ 。本文基于云遗传 算法提 出一种 图像 匹配 的新方法。
Ｃｌｕ ｅ ｅｉ Ａｌｏ ｉ ｍ（ ＧＡ） Ｔ ｖ ｉ ａ ｍａ ｅ ｖ ｌｅ ｉｃｅ ｓｓ ｔｅ ｄｆ ｃ ｌ ｆｉ ｇ ｔ ｉｇ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｎ ｒ ｏ ｄ Ｇ ｎｔ ｇ ｒｈ Ｃ ｃ ｔ ． ｏ ａ ｏｄ ｍｅ ｎ ｉ ｇ ａｕ ｎ ｒａ ｅ ｈ ｉ ｕ ｔ ｏ ｉ ｙ ｍａ ｅ ｍａｃ ｎ ，ａ ｍｐ ｏ ｅ ｏｍ￣ｉ ｄ ｃ ｒ ｌｔ ｎ ｈ ｚ ｏｒ ａｉ ｅ ｅ ｏ
基于SIFT算法的图像特征匹配
基于SIFT算法的图像特征匹配周颖【摘要】SIFT特征匹配算法的原理在于生成特征点的SIFT特征向量，通过对特征向量之间的匹配来实现图像之间的匹配。
SIFT特征是一种尺度不变的局部图像特征，阐述生成SIFT特征向量的具体过程，包含尺度空间构建、关键点的检测和精确定位、关键点方向向量的确定和最终SIFT特征描述子的形成等步骤，以及根据形成的特征描述子进行图像的匹配。
根据实验结果得出SIFT算法可以有效准确地实现图像之间的匹配。
%The principle of SIFT feature matching algorithm is to generate SIFT feature vector of the characteristic points, through the matching of feature vector to realize the matching of the images. SIFT feature is a kind of local image characteristics which is invariant to image scale. Expounds the specific process of how SIFT feature vector is generated, including the building of the scale space, the detection of the key points and accurately positioning these points, determines the direction of the feature vector, and finally form the SIFT features vector and according to the vector to realize the image matching. According to the experimental results it is concluded that SIFT algorithm can effectively and accurately realize the matching of images.【期刊名称】《现代计算机（普及版）》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】6页(P63-68)【关键词】图像匹配;SIFT特征匹配;尺度空间;方向向量;特征描述子【作者】周颖【作者单位】四川大学计算机学院，成都 610065【正文语种】中文随着计算机行业的不断发展，二十世纪七十年代末MARR提出计算机视觉理论，认为计算机视觉是一种信息处理的过程，经过这一过程通过硬件计算机从图像中了解和发现外部世界的信息。
图像匹配
图像匹配的现状及展望随着科学技术的发展，图像配准技术在近代信息处理领域中的应用范围越来越广泛。
例如：图像配准技术在飞行器导航、人脸识别、文字识别、指纹识别、机器人视觉、航空图像分析、序列图像分析、视频图像分析、电子地图、信息的三维重构、导弹的地形和地图匹配制导、景象匹配、光学和雷达的目标跟踪与识别、自然资源分析、环境研究，气象预报、医疗诊断、虹膜识别技术、图像拼接和图像融合等方面有着广泛的应用。
图像匹配是指通过对影像内容、特征、结构、关系、纹理及灰度等的对应关系，相似性和一致性的分析，寻求相似影像目标，简而言之，就是指图像之间的比较，从而得到不同图像之间的相似度。
它是在变换空间中寻找一种或多种变换，使来自不同时间、不同传感器或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像在空间上一致[1]。
一致图像匹配的具体做法是通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数，取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点。
其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。
一、图像匹配现状和存在的问题目前国内外对图像匹配的研究主要集中在四个方面，即特征空间，相似性度量，搜索空间和搜索策略[2]。
(l)特征空间特征空间是由参与匹配的图像特征构成的，特征可以是灰度值，也可以是边界、轮廓、表面、显著特征、统计特征、高层结构描述与句法描述等。
选择合理的特征可以提高匹配性能、降低搜索空间、减小噪声等不确定性因素对算法的影响，提高适应性。
(2)相似性度量相似性度量指用什么来确定待匹配特征之间的相似性，它通常是某种代价函数或者是距离函数的形式。
经典的相似性度量包括相关函数和Minkowski距离,最近人们又提出了Hausdorff距离、互信息作为匹配度量。
(3)搜索空间图像匹配问题是一个参数的最优估计问题，待估计参数组成的空间即搜索空间，成像畸变的类型和强度决定了搜索空间的组成和范围。
基于生物信息学中双DNA序列比对算法的图像立体匹配及其实现_(精)
第 15卷第 1期2007年 1月光学精密工程Optics and Precision EngineeringVol. 15 No. 1Jan. 2007收稿日期 :2006204210; 修订日期 :2006206206.基金项目 :国家自然科学基金资助项目 (No. 50405046和 No. 60605028 ; 上海市科委资助项目 (No. 045107031 ; 上海市优秀青年教师培养计划资助项目 (No. 04Y0HB094 ; 上海大学优秀青年教师后备人选科研项目文章编号 10042924X (2007 0120106206基于生物信息学中双 DNA 序列比对算法的图像立体匹配及其实现谢少荣 1, 王东红 2, 罗均 1, 龚振邦 1(1. 上海大学机电工程与自动化学院 , 上海 200072;2. 广西财经学院 , 广西南宁530002摘要 :提出了一种基于生物信息学中双 DNA 序列比对算法的图像立体匹配新方法 DNA 序列比对的实质都是在匹配准则下搜索最佳匹配基元 , 。
首先介, 有限定值 , 进行了算法改进 , 极大地减少了计算量 , 最后采用 4组不同的图像对进行了实验验证。
, 生成的视差图效果表明双序列比对算法为图像立关键词 :序列 ; 双序列比对 ; 对应点中图分类号 :Q2334; 文献标识码 :ANovel stereo m atching algorithm based on pair 2wise D NAalignment algorithm in bioinform atics and its implementationXIE Shao 2ro ng 1,WAN G Dong 2hong 2,L UO J un 1, GON G Zhen 2bang 1(1. School of Mechatronics Engineering and A utomation , S hanghai University , S hanghai 200072, China;2. Guan g x i U ni versit y of Fi nance and Economics , N anni ng 530002, Chi naAbstract :A novel stereo matching algorit hm based on pair 2wise DNA alignment algorit hm is presen 2ted. The essential of bot h stereo matching and pair 2wise DNA alignment in bioinformatics is t hat t he correspondence point s are searched by matching criteria , so t he pair 2wise DNA alignment algorit hm is int roduced to design a new stereo matching algorit hm. Firstly , t he principle of t he dynamic program 2ming and implementation of t he propo sed algorit hm are p resented. Then , t his algorit hm is significant 2ly improved to reduce t he calculation drastically , because t here is a maximum possible disparity who se value can be derived f rom t he field of view of t he cameras , t he p hysical distance between t he two cam 2eras , and t he focal lengt h of t he cameras. The flow of t he algorit hm is designed in detail wit h VC6. 0. Finally , t he disparity map s of several different test images by means of t his algorit hm are shown ,t he advantages are low comp uter complexity and parallel processing. The result s show t hat t he proposed algorit hm is usef ul andeffective.K ey w ords :stereo matching ; stereo vision ; DNA sequence ;pair 2wise alignment algorit hm ; correspon 2 dence point s1引言基于立体视觉恢复景物的深度信息 , 在机器人避障导航、运动目标跟踪、识别和生物医学等领域有着广阔的应用前景。
基于模糊逻辑的图像处理算法研究
基于模糊逻辑的图像处理算法研究随着图像的广泛应用，图像处理技术成为了越来越重要的领域。
在图像处理过程中，要对一张图像进行分析、处理、抽取特征等多个环节。
为了更准确、高效地处理图像，研究者们不断地探索各种新的算法，其中，基于模糊逻辑的图像处理算法是其中一种值得探究的算法。
模糊逻辑是一种将模糊性或不确定性引入逻辑的思想。
在图像处理中，应用模糊逻辑可以解决一些传统算法难以处理的问题，例如由于光照、阴影等原因引起的图像变形。
下面将介绍一些基于模糊逻辑的图像处理算法。
一、模糊聚类算法模糊聚类算法是指将相似的图像像素聚类到一起的算法。
传统的聚类算法会将像素分为不同的类别，而模糊聚类算法则将像素划分到不同的群体中，且这些群体之间并没有明显的边界。
模糊聚类算法被广泛应用于图像分割和目标识别等领域。
在模糊聚类算法中，模糊度是非常重要的概念。
模糊度可以描述一个像素点归属于某个群体的程度，也可以描述某个群体的特征。
在实际处理中，可以通过调整模糊度来控制聚类的精准度和效率，以达到最优的结果。
二、模糊神经网络算法模糊神经网络算法是指在神经网络中加入模糊逻辑，从而更加适应图像处理中的模糊性问题。
模糊神经网络算法具有自学习和自适应的特点，可以在处理过程中不断调整感知器的权值，以达到更优的分类结果。
模糊神经网络算法广泛应用于图像处理中的分类、检测和识别等方面。
例如，在人脸识别中，通过学习一定数量的样本数据，可以构建出一个高度泛化的模型，并且可以将这个模型应用于不同光照、角度、表情等情况下的人脸识别中。
三、模糊遗传算法模糊遗传算法是指将模糊理论引入到遗传算法中，以优化图像处理中的各种问题。
模糊遗传算法主要应用于图像的分割和特征抽取等问题，例如通过调整阈值，实现图像的二值化。
模糊遗传算法和传统遗传算法的不同之处在于，它能够处理具有模糊性的问题，并且能够自适应地调整变异概率和交叉概率，以达到最优的结果。
在实践中，模糊遗传算法被广泛应用于图像特征的抽取和匹配，例如在车牌识别中，可以通过模糊遗传算法来提取出车牌中的字符串和颜色信息。
Hausdorff距离在图像匹配中的应用
！墨垡皇ｉ垫查！墨ＱＱ圣±蔓旦塑整蔓！兰Ｑ塑：Ｉ团岛圈墨髓＾…ｆ４．曰、：土§Ｊ。
ｒ小，¨的外部点被剔除。
同时参数ｆ也影响着计算速度，因此钆ＴＳ似徊卜击蚤姒口）（。
㈤塞篡薹主蓍慧雾慧？地肭耕鞑威毗其中参数Ⅳ同部分ＨＤ中的志相似，表示＾×Ⅳ＾，＾是一个给定的分数＾∈［ｏ，１］，Ｎ＾表示集合Ａ中点的个数。
如（口）（１）表示序列（如（口）（１）≤如（口）。
，≤…≤如Ｑ）。
Ⅳ．，）中的第ｉ个距离值。
可见＾ＬＴｓ（Ａ，曰）是将大的距离值剔除后，再对保留下来的距离值求平均。
所以，即使目标被遮掩或因噪声而退化，这种匹配方法也能产生较好结果。
因为在距离序列（如（拉）㈣≤如（口）。
∞≤…≤如（口）ｃⅣ．，）中，大的距离值通常是从外部点计算得到的，所以，在实验中，我们用可以剔除外部点的代价函数来代替欧几里德距离范数。
有向距离ｂ（Ａ，曰）定义为：１旦＾（Ａ，曰）一吉∑ＩＤ（ｄ口（口））（订（５）代价函数Ｐ是凸的对称函数，而且在零点有唯一的一个最小值。
在实验中，采用的代价函数ｌＤ定义为：ｆＩ引，ＩｚＩ≤ｒＰ∽净Ｉｒ，…＞ｒＩｒ，Ｊｚｌ＞ｒ其中ｒ是用来剔除外部点的域值，因此产生较大距离３实验结果图１（ａ）为一幅１６０×１６０像素的灰度图像，图中的多边形物体为目标图像，它被圆形、三角形等物体所遮掩。
图１（ｂ）为用于匹配的多边形的模板。
图１（ｃ）为图１（ａ）经过边缘检测等预处理后的二值化边缘图像，图１（ｄ）为图１（ｂ）的二值化边缘图像。
图ｌ（ｅ）为采用改进的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离作为度量，图１（ｃ）与图１（ｄ）的匹配结果，所保留窗口的中心即为目标中心，可以看到匹配结果是正确的。
图１（ｆ）为采用基于点点对应的传统的匹配算法，图１（ｃ）与图１（ｄ）的匹配结果，可以看到匹配结果有误。
在实验中，因为在改进的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离中嵌入了求平均运算，所以比部分ＨＤ得到更加准确的匹配位置；因为有效地剔除了外部点，所以它们得到比ＭＨＤ更好的结果。
基于互信息的图像配准技术研究毕业论文
基于互信息的图像配准技术研究毕业论文目录第1章绪论 (1)1.1 研究背景 (1)1.1.1 应用价值 (1)1.1.2 研究概况及发展趋势 (1)1.2 本文研究内容 (2)第2章图像配准 (4)2.1 图像配准的基本过程 (4)2.2图像配准方法的分类 (5)2.3 主要的图像配准方法 (7)2.3.1 基于特征的配准方法 (7)2.3.2 基于灰度的配准方法 (7)2.4 本章小结 (8)第3章互信息在配准中的应用 (9)3.1 互信息的概念 (9)3.1.1 熵 (9)3.1.2 互信息 (11)3.2 基于互信息的配准 (11)3.2.1 互信息配准的基本步骤 (11)3.2.2 MATLAB平台中互信息的配准 (12)3.3 本章小结 (13)第4章互信息图像配准的技术 (14)4.1 插值技术 (14)4.1.1 最近邻插值法 (14)4.1.2 三线性插值法 (15)4.1.3 部分体积分布插值法 (16)4.2 出界点处理 (18)4.3 灰度级别对配准的影响 (18)4.4 优化算法 (20)4.4.1 引言 (21)4.4.2 Powell法 (21)4.4.3 遗传算法 (22)4.4.4 遗传-模拟退火混合优化算法 (26)4.4.5 蚁群算法 (28)4.5 本章小结 (31)结论 (33)参考文献 (34)致谢 (36)第1章绪论1.1 研究背景1.1.1 应用价值随着图像信息的需求日益强烈，近二十年来，图像融合的研究蓬勃兴起，成为图像处理的一大热点。
在实际应用中，单一模态的图像往往不能提供所需要的足够的信息,通常需将不同模态的图像融合在一起，得到更丰富的信息以便了解综合信息。
然而不同模态的图像会出现成像原理不同、分辨率不同、灰度属性不同等情况，图像间并不存在简单的一一对应关系。
为了能将不同模态图像中的信息融合在一起，就必须首先进行图像配准。
图像配准是图像分析和处理的关键步骤，在遥感图像处理、医学图像处理、计算机视觉和模式识别等领域得到广泛应用。
图像配准技术中常见挑战及优化方法
图像配准技术中常见挑战及优化方法图像配准技术在计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用，例如医学影像分析、遥感数据处理以及图像拼接等。
然而，由于图像本身存在各种各样的变化，如尺度、旋转、平移、畸变等，图像配准过程中常常面临着一系列挑战。
为了克服这些挑战，研究者们提出了许多优化方法。
本文将介绍图像配准技术中常见的挑战，并重点探讨几种常用的优化方法。
首先，图像配准技术中常见的挑战之一是图像的尺度和旋转变化。
当两幅图像存在尺度和旋转变化时，传统的图像配准算法可能无法准确匹配相应特征点，导致配准结果不准确。
为了解决这个问题，研究者们提出了基于尺度不变特征变换（SIFT）和速度不变特征变换（SURF）等算法，这些方法可以在不同的尺度和旋转下提取到鲁棒的特征点。
其次，在图像配准的过程中，图像可能会存在平移变化。
当图像出现平移变化时，匹配算法可能会存在误匹配的问题。
为了解决这个挑战，一种常用的方法是基于亮度梯度的特征描述算法，例如方向梯度直方图（HOG）和边缘方向直方图（EOH）。
这些算法可以提取到图像中的边缘信息，并利用边缘信息进行准确的匹配。
此外，在某些图像配准任务中，图像可能会存在畸变，如镜头畸变或者形变。
这种畸变会导致传统的图像配准算法无法精准地进行匹配。
为了解决这个问题，研究者们提出了基于模型的图像配准方法。
这些方法会建立一个畸变模型，并利用该模型对图像进行校正，从而实现准确的配准。
除了上述挑战外，图像配准技术还需要面对图像的亮度变化、噪声和局部特征不明显等问题。
为了处理这些挑战，研究者们提出了许多优化方法。
其中，基于光流的方法广泛应用于运动图像的配准。
光流方法可以通过分析图像中物体的运动轨迹，从而获取到图像间的变换关系。
此外，基于深度学习的图像配准方法也逐渐成为研究的热点。
这些方法利用深度神经网络对图像进行特征提取和匹配，能够在处理复杂图像时取得较好的配准效果。
另一种优化方法是基于多模态图像配准。
在某些应用场景下，只有单一模态的图像信息无法准确地进行配准，因此需要融合多模态信息。
图像配准中仿射变换参数优化方案
图像配准中仿射变换参数优化方案一、图像配准技术概述图像配准技术是图像处理领域中的一项重要技术，它涉及将两幅或多幅图像按照一定的几何关系对齐，以便于进行后续的分析和处理。
在实际应用中，图像配准技术广泛应用于医学成像、遥感图像分析、计算机视觉等领域。
图像配准的关键在于如何准确地确定图像之间的几何变换关系，其中仿射变换是一种常用的几何变换形式。
1.1 仿射变换的定义仿射变换是一种二维图像变换方法，它能够保持图像中的直线、平行线和点的共线性不变。
仿射变换可以用一个6参数的矩阵来表示，包括平移、旋转、缩放和剪切等变换。
在图像配准中，通过优化这些参数，可以使两幅图像在几何上尽可能地对齐。
1.2 仿射变换的应用场景仿射变换在图像配准中的应用场景非常广泛，例如：- 医学成像：在进行CT、MRI等医学图像分析时，需要将不同时间点或不同角度拍摄的图像进行配准，以便进行病变的跟踪和分析。
- 遥感图像：在遥感图像处理中，需要将不同时间或不同传感器获取的图像进行配准，以便于进行地表变化检测和分析。
- 计算机视觉：在机器视觉和自动驾驶系统中，需要对摄像头捕获的图像进行配准，以实现物体的识别和跟踪。
二、仿射变换参数优化的重要性在图像配准过程中，仿射变换参数的优化是实现高精度配准的关键。
参数优化的目标是最小化两幅图像之间的差异，这通常通过定义一个代价函数来实现，该函数衡量了图像之间的相似度或差异度。
2.1 代价函数的选择代价函数的选择对参数优化的效果有着直接的影响。
常见的代价函数包括：- 均方误差(MSE)：计算两幅图像对应像素点的灰度值差的平方和，常用于灰度图像的配准。
- 互相关(Cross-Correlation)：计算两幅图像的局部区域之间的相似度，常用于特征不明显的图像配准。
- 归一化互相关(Normalized Cross-Correlation, NCC)：在互相关的基础上进行归一化处理，提高了配准的鲁棒性。
2.2 参数优化算法参数优化算法是实现仿射变换参数优化的核心，常用的算法包括：- 梯度下降法：通过计算代价函数的梯度来迭代更新参数，直至找到最小值。
基于特征的图像匹配算法毕业论文含源代码
基于特征的图像匹配算法-毕业论文(含源代码)诚信声明本人声明：我所呈交的本科毕业设计论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。
本人签名：日期：2010 年05 月20日毕业设计（论文）任务书设计（论文）题目：学院：专业：班级：学生指导教师（含职称）：专业负责人：1．设计（论文）的主要任务及目标(1) 了解图象匹配技术的发展和应用情况，尤其是基于特征的图象匹配技术的发展和应用。
(2) 学习并掌握图像匹配方法，按要求完成算法2．设计（论文）的基本要求和内容（1）查阅相关中、英文文献，完成5000汉字的与设计内容有关的英文资料的翻译。
（2）查阅15篇以上参考文献，其中至少5篇为外文文献，对目前国内外图象匹配技术的发展和应用进行全面综述。
（3）学习图象匹配算法，尤其是基于特征的图象匹配算法。
（4）实现并分析至少两种基于特征的图象匹配算法，并分析算法性能。
3．主要参考文献[1]谭磊, 张桦, 薛彦斌．一种基于特征点的图像匹配算法[J]．天津理工大学报，2006，22(6)，66-69．[2]甘进，王晓丹，权文．基于特征点的快速匹配算法[J]．电光与控制，2009，16(2)，65-66．[3]王军，张明柱．图像匹配算法的研究进展[J]．大气与环境光学学报，2007，2(1)，12-15．4摘要图像匹配技术是实现图像融合、图像校正、图像镶嵌以及目标识别与跟踪的关键步骤之一，已经广泛应用在图像识别以及图像重建等领域中。
简单来说，图像匹配就是找到两幅不同图像之间的空间位置关系。
图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。
图像匹配算法的使用教程和实践技巧
图像匹配算法的使用教程和实践技巧随着计算机视觉技术的发展和应用的广泛，图像匹配算法扮演着重要的角色。
它能够将不同图像之间的相似性进行比较和匹配，被广泛应用于图像检索、目标跟踪、图像处理及计算机视觉等领域。
本文将为读者介绍图像匹配算法的原理、应用和实践技巧。
一、图像匹配算法原理图像匹配算法的实现基于图像特征的提取和相似性度量。
图像特征可以是颜色直方图、纹理特征、形状特征或者局部特征等。
而相似性度量可以通过欧氏距离、汉明距离、余弦相似度等方式来进行比较。
在图像匹配算法中，常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、ORB等，而相似性度量方法则可以采用最简单的欧氏距离进行比较。
二、图像匹配算法的应用1. 图像检索图像检索是应用最广泛的图像匹配算法之一。
通过将待搜索图像与数据库中的图像进行比较和匹配，可以快速地找到相似或相同的图像。
这在电子商务、医学图像诊断、旅游导航等领域都有重要的应用。
2. 目标跟踪图像匹配算法也可用于目标跟踪。
每个目标都可以由一组特征描述，通过不断的图像匹配，可以实时地跟踪目标的位置、形状和运动状态。
这在视频监控、智能交通系统等领域具有重要的应用价值。
3. 图像处理图像匹配算法在图像处理中也发挥着重要作用。
通过图像匹配算法，可以实现图像的配准、图像融合、图像修复等处理。
这对于军事侦察、医学图像处理等领域来说非常重要。
三、图像匹配算法实践技巧1. 特征选择在进行图像匹配算法时，选择适合具体问题的图像特征非常重要。
不同的特征适用于不同的场景。
比如，对于纹理丰富的图像，可以选择使用LBP（局部二值模式）特征；而对于目标跟踪，使用SURF（加速稳健特征）特征效果较好。
2. 特征描述选择好特征后，需要使用适当的描述算法将特征进行描述。
常见的特征描述算法有Bag of Words、VLAD等。
这些算法能够将特征从高维空间映射到低维空间，减少计算复杂度和存储空间。
3. 相似性度量在比较图像相似性时，需要选择合适的相似性度量方法。
第6-1章：数字摄影测量与影像匹配
《高等摄影测量》
主讲：王树根
武汉大学遥感信息工程学院
数字摄影测量
与影像匹配
第6-1
章
高等摄影测量研究范畴
*摄影（成像）→记录（胶片、数字）→处理、加工定量的（几何的）→解决是多少？
定性的（解译的）→解决是什么？
→表达（产品）→存贮、管理、更新→发布、应用→新的应用需求、认识水平提高
→促成新的成像/非成像方式的研究、集成→回到*
数字摄影测量的核心问题之一影像匹配
匹配应用场合（广义）
匹配应用场合
相关系数法影像相关
基于特征的影像匹配
1、特征提取（使用“影像段”分割法）
E
Z
B
一条特征段一条核线上的多个特征段
整体影像匹配。
遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用
遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用
遥感图像分类是遥感领域中一项重要的研究方向，通常采用多种分类方法进行处理，
以达到有效分类和提高分类精度的目的。
而遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于生物学进化理论的搜索和优化算法，在图像分类中应用广泛。
基于遗传算法的复合分类方法中，常采用的是多层神经网络（Multi-Layer Perceptron，MLP），它是一种前向反馈神经网络，具有多个输入层、隐藏层和输出层。
其中，隐藏层的神经元数量对分类性能的影响非常重要。
在遗传算法中，将神经元数量作为遗传算法的优
化目标，通过遗传算法进行优化，并将优化的结果输入到LVQ神经网络中进行分类。
LVQ神经网络（Learning Vector Quantization，LVQ）是一种监督学习神经网络，它根据分类的目标进行训练，具有快速收敛和较好的分类性能。
在LVQ神经网络中，每个神
经元表示一个类别，输入样本通过计算到各神经元的距离来确定所属的类别。
遗传算法则
通过不断迭代的过程寻找最佳分类结果，提高分类精度。
简单来说，遗传算法LVQ神经网络的分类过程是这样的：首先，使用遗传算法对神经
元数量进行优化，得到优化结果，然后将结果作为LVQ神经网络的分类依据，在LVQ神经
网络中对输入的遥感图像进行分类，最终得到有效的分类结果。
总之，遗传算法LVQ神经网络运用于遥感图像分类中，通过遗传算法的优化和LVQ神
经网络的分类，可以有效地提高遥感图像的分类精度和处理效率。
这种复合分类方法具有
较强的可扩展性和适应性，未来将在遥感领域中得到广泛应用。
基于遗传算法的图像匹配算法研究
（ 广东 白云学院计算机系 广州 ５ １ ０ ４ ５ ０ ）
摘
要
图像匹配算法的研究是模式识别学科研究的一个分支 ， 针对 图像 匹配速度问题 ， 论 文提 出一种 改进的遗传算 法的快速 图像 匹
配算法 。该算法首先确定问题的参数空间 ， 通过对参数空 间编码和种群初始化得到待 匹配 的多个初始位置 ， 然后利用模板 图和当前搜素 子 图的直方图信息 ， 分别构建参考序列和 比较序列 ， 以两序列间 的灰色关联度为适应度 函数 通过改进 的遗传算子实现遗传操作 ， 对遗传 个体 进行 迭代寻优 ， 找出图像中的最佳匹配点 。实验结果表明 ， 基于该算法的图像匹配具有运算量小 、 匹配精确 等优点 ， 实时性得 到了明显 的提
高。
关键词
遗传算法 ； 图像 匹配 ； 适应度 函数 ； 多父体杂交
Ｔ Ｐ ３ ０ １ ． ６ ＤＯ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ￣． ｉ ｓ ｓ ｎ １ ６ ７ ２ － ９ ７ ２ ２ ． ２ ０ １ ３ ． １ １ ． ０ ３ ４
中图分类号
Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｇｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
ｉ ｍａ ｇ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈｉ ｎ ｇ ｆ ｏ ｒ ｓ ｌ ｏ ｗ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ，ａ ｎ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｎ ｅ ｗ ｇｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ．Ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ，ｍ ａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ —
基于遗传算法的图像配准研究及改进
作者简 介： 周春燕 （９ ５ ， ， 北唐 山人 ， １ ８ 一） 女 河 硕士研 究生 ， 究方 向 研
为机 器视觉 、 处理技 术 ； 图像 贾
像处理 、 机器视觉技术。
渊， 博士 ， 副研 究员 ， 研究 方 向为图
测算法 。它 得
０ 引 言
立体 视觉 的研究 工作 起 始 于 ２ ０世纪 ６ ０年代 中 期， 是近 几 十年 计 算 机 视 觉 领域 的 一个 热 门研 究 问 题 …。它 的基本原理 是融 合两 个或 多个视 点 的信息 ， 以获取不 同视 角下的 同一个物 体 的图像 ， 通过三 角测 量原理计算 图像像 素 间 的位置偏 差 （ 即视差 ） 获得 来
ｏ ｎｅ ｉ ｇ ｒ ｔ ｍ ｎ Ｇｅ ｔｃ Ａｌ ｏ ｉｈ
ＺＨＯＵ ｕ Ｃｈ ｎ－ｙ ｎ ，ＪＡ ａ Ｉ Ｙｕａ ｎ
（ ｏｌ ｅｏ ｏ ｕｅ ｃ．ｎ ｅｈ 。Ｓｕｈ ｅｔ ｎｖ ｒｔ ｆ ｃ ｎｅａｄＴ ｃｎ ｌｇ ， ａｙ ｇ６ １０ ， ｈｎ ） Ｃ ｌｇ ｆ ｍｐｔ Ｓ ｉａｄＴ ｃ ． ｏ ｔｗ ｓ Ｕ ｉｅｓｙｏ ｉ ｃ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｍｉ ａ ２０ ０ Ｃ ｉａ ｅ Ｃ ｒ ｉ Ｓｅ ｎ ｎｎ
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基与结合遗传算法结合的直觉模糊集的检索方法(英文翻译)
基与结合遗传算法结合的直觉模糊集的检索方法(英文翻译)北京理工大学，2009年卷。
18，第1号基与结合遗传算法结合的直觉模糊集的检索方法WAN G Xiao2yin (王潇茵) 1 , XU Wei2hua (徐卫华) 2 , HU Chang2zhen (胡昌振)计算机网络防御技术实验室，北京理工大学，北京100081，中国;2。
自动化站的陆军参谋航空系，北京100012，中国摘要：本文提出了一种基于直觉模糊理论和遗传算法相结合的新的图像检索方法,旨在解决旧的方法的缺点。
每个图像在垂直方向上被分割成一群数目恒定的子图像。
提取每个子图像的颜色特征以得到染色体编码。
我们认为，模糊的部分和直觉模糊犹豫程度与每个像素的彩色图像直方图有关。
某些功能，图像的模糊特征和直观模糊特征，一起使用来描述图像内容。
高效子图像组合根据选择操作，交叉和变异被选出来。
检索的结果是根据从这些子图像颜色特征组合而获得的。
测试结果表明这种方法可在不降低速度的情况下提高图像检索的精度。
其平均精度在80％以上。
关键词：直觉模糊，遗传算法，颜色直方图，图像检索随着计算机技术和网络技术迅速发展，有越来越多的信息在互联网上传播。
形象是重要信息载体，图像检索技术成为研究的重点。
图像检索最基础的任务是提取图像特征。
为了图像内容表示准确，形象特征应该有综合性和完整性。
但如果特征数量太多，那就不太好得到检索结果。
如何完全表达图像和移除不影响检索准确度的无用特征是一个问题。
利用模糊推理和遗传算法可以一定程度上解决这个问题。
到目前为止，这个系统的图像检索仍然是罕见的。
邹用粗糙的设置计算最简单的图像的视觉特征子集，并使用交互式遗传算法评价图像的功能[1]。
杨用算法估计交叉概率和突变概率基于模糊推理技术[2]。
Soodamani用基于先验知识和使用一个遗传算法—范式系统反馈路径的基础学习，来设定一个特征模板。
普遍的问题是逻辑模糊和遗传算法在优化搜索路径时不合适染色体编码进展。
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( 2) 积木块假设 积木块假设: 遗传算法通过短定义距、低阶 和高平均适应度的模式( 积木块) , 在遗传操 作下相互结合, 最终接近全局最优解。 模式定理保证了遗传算法找到全局最优解 的可能性存在,而积木块假设指出了在遗传 操作下能生成全局最优解。两者构成了分 析遗传算法进化行为的基本理论。
遗传算法的特点
产生初始种群 计算适应度
是否满足终 止条件 NO 选择 交叉 变异 YES
输出最优个体
图1 标准遗传算法流程图
标准遗传算法的基本要素
GA具有五个基本要素:参数编码、初始群体 的设定、适应度函数的设计、遗传操作设 计和控制参数设定。它们是设计GA时的核 心内容。 1、参数编码 编码机制是遗传算法的基础。在进行参数 编码设计时一般都以DeJong的编码原理为 依据。
(2)遗传算法是同时处理群体中的多个个体， 即多点搜索，在很多优化算法中，算法总 是按照某种转移准则从参数空间中的一个 单点移至下一个单点，这样做很容易在多 峰的搜索空间中找到一个非全局最高的峰 值，即局部最优值。而遗传算法是从很多 点的集合开始同时搜索的，从而减少了陷 于局部最优解的风险。
(3)遗传算法仅用适应度函数来指导搜索，以往很 多的搜索方法都需要辅助信息才能正常工作。如 梯度法需要有关导数的信息才能爬上当前的峰值 点，这就要求目标函数可导。而遗传算法则不需 要类似的辅助信息，为了有效地搜索越来越好的 编码结构，它仅需要与该编码串有关的适应度函 数即可。在适应度值的指导下，个体随着进化代 数的增大而不断进化，每一代的结果都优异于上 一代，如此逐代进化，直到得出最优化结果或符 合要求的结果。整个算法具有自适应环境的能力。
Hale Waihona Puke 2、GA的理论基础 ( 1) 模式定理 定义1: 出现在模式H 中的0 或1 的数目称为 模式H 的阶, 记作O(H)。如: O(10**1)=3。 定义2: 模式H 中第一个确定位置和最后一个 确定位置之间的距离称为模式H 的定义距, 记作δ(H)。如: δ(10**1)=4。 模式定理: 具有低阶、短定义距和平均适应 度高于种群平均适应度的模式在后代中呈 指数增长。
(4)遗传算法采用了概率转移准则而不是确 定性规则，与很多方法不同，遗传算法在 搜索过程中以概率转移准则来指导它的搜 索过程朝着更优化的解区域移动,但使用概 率并不是说遗传算法只是简单的随机搜索。 遗传算法用随机选择作为工具去指导搜索 向着搜索空间中可能的更好的区域进行。
遗传算法适于解决维数很高、总体很大的 复杂的非线性问题，如机器学习。遗传算 法具有以下优点: (1)应用的广泛性:易于写出通用算法，求解 不同优化问题。 (2)非线性性:其他多数算法都需与可导、线 性、凸性等性质相联系，遗传算法只需适 应度函数为非负，可用于具有高度非线性 的问题寻优。 (3)易于修改性:遗传算法只需少量改变算法， 即可适用于不同问题。 (4)易于并行实现。
与传统的方法相比，遗传算法以其简单、 鲁棒性强、不需很多先验知识等特点，使 它能适应于不同的环境、问题，并且在大 多数情况下都能得到最优解。遗传算法 具有很强的鲁棒性，这是因为比起普通的 优化搜索方法，它采用了许多独特的方法 和技术，归纳起来，主要有以下几个方面:
(1)遗传算法的处理对象不是参数本身，而 是对参数集进行了编码的个体，遗传算法 将待优化问题的原始参数集编码成有限字 符集上的有限长字符串，然后以一种通用 的方式去找出各编码的类似处。这样做的 好处是大大减少了约束条件的限制，如连 续性、可导性、单峰性等。因此，遗传算 法是一种框架算法，最适合于解决那些很 难用表达式表达出来的问题。
2、初始种群的设定 群体中个体一般是随机产生，当然也可从 随机生成的个体中选出最好的个体组成初 始群体。但此处有一个关键的问题，就是 如何确定群体规模的大小。根据模式定理 可知规模M越大越好，但M过大又会使计算 效率降低，并且若使用比例选择，此时会 影响群体的多样性。而M过小又会造成未成 熟收敛。故实际应用中通常取群体规模为 几十至几百。
经常采用的编码技术主要有一维染色体编 码、多参数映射编码、可变染色体长度编 码、二维染色体编码、树结构编码等。其 中一维染色体编码根据基于不同的符号集 又可分为二进制编码、实数编码和字符编 码等;多参数映射编码主要应用于多参数优 化问题中，将不同的参数映射为不同的编 码子串，然后进行相应的遗传操作;可变染 色体长度编码主要以Golbdegr等人提出的 MesysGA(mGA)为代表;后两种编码是针对不 同应用领域的特点而设计的，分别应用于 图像处理，人工智能等特定领域。
标准遗传算法的基本流程
标准遗传求解问题的基本流程如下: 1.确定染色体、种群和适应度函数。将问题的解 编码成染色体串，如二进制码串，若干个可能解 构成一组种群，适应度函数体现了在问题求解过 程中染色体求解问题的能力。 2.基因初始化，即对种群中染色体的各基因(二进 制子串)设定初值。 3.将种群的各染色体置于问题的环境中遗传进化。
遗传算法理论和特点
1、GA的基本原理 遗传算法首先采用某种编码方式将解空间映射到 编码空间, 每个编码对应问题的一个解, 称为个体 或染色体, 再随机确定起始的一群个体, 称为种群。 在后续迭代中, 按照适者生存原理, 根据适应度大 小挑选个体, 并借助各种遗传算子对个体进行交叉 和变异, 生成代表新的解集的种群, 该种群比前代 更适应环境, 如此进化下去直到满足优化准则。此 时末代个体, 经过解码, 可作为问题近似最优解。
（1）进化：根据适应度函数，计算每个染色 体的适应度。 （2）选择:选择有较大适应值的染色体进行复 制，替代适应值小的染色体。 （3）交换和变异:其目的在于产生有可能更适 应环境的新染色体。 4.重复3直至满足终止条件。这样一代代不 断进化，最终将收敛到一个最适应环境的 个体上，即问题的最优解。
图1描述了标准遗传算法的流程，从图中可 以看出GA是一种群体型操作，该操作主要 以群体中的所有个体为对象。选择、交叉、 变异是GA的3个主要操作算子，它们构成了 所谓的遗传操作。