【摘 要】
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景象匹配常用于无人机、巡航导弹等武器系统中,是精确导航的重要方法.本文提出了一种基于粒子群优化算法和Hausdorff距离优化的景象匹配方法.通过对标准PSO算法的优化,加快了寻优的速度,解决了算法容易早熟的问题.将改进的Hausdorff距离作为相似性度量算法,一定程度上减少了匹配计算时的运算量.本文将两种算法有机结合,提出了一种快速景象匹配算法.与经典PSO算法和快速的自适应景象匹配算法[1]
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京 100191 北京师范大学信息科学与技术学院,北京
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景象匹配常用于无人机、巡航导弹等武器系统中,是精确导航的重要方法.本文提出了一种基于粒子群优化算法和Hausdorff距离优化的景象匹配方法.通过对标准PSO算法的优化,加快了寻优的速度,解决了算法容易早熟的问题.将改进的Hausdorff距离作为相似性度量算法,一定程度上减少了匹配计算时的运算量.本文将两种算法有机结合,提出了一种快速景象匹配算法.与经典PSO算法和快速的自适应景象匹配算法[1]的比较结果说明,算法在图像动态变换过程中能迅速地进行图像目标的精确匹配识别,具有运算量小、匹配精度高、速度快等优点,为景象匹配导航提供了重要的参考.
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