【摘 要】
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快速图像匹配在飞行器导航定位、运动追踪等领域有着广泛的应用.通过增大重新初始化粒子的数量和改进收敛机制,论文提出一种改进的自组织分层粒子群优化算法(IHPSO).以16阶归一化互信息为适应度评价函数,运用不同分辨率遥感图像作为实验数据,与基于互信息的遍历搜索、标准粒子群优化算法(PSO)、几种改进PSO的匹配性能进行了比较,表明该方法有较好的匹配性能,能应用于快速图像匹配领域.
【机 构】
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河海大学地球科学与工程学院,江苏南京,210098 南京大学建筑与城市规划学院,江苏南京,2100
【出 处】
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第十六届全国图象图形学学术会议 暨第六届立体图象技术学术研讨会
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快速图像匹配在飞行器导航定位、运动追踪等领域有着广泛的应用.通过增大重新初始化粒子的数量和改进收敛机制,论文提出一种改进的自组织分层粒子群优化算法(IHPSO).以16阶归一化互信息为适应度评价函数,运用不同分辨率遥感图像作为实验数据,与基于互信息的遍历搜索、标准粒子群优化算法(PSO)、几种改进PSO的匹配性能进行了比较,表明该方法有较好的匹配性能,能应用于快速图像匹配领域.
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