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提出了一种新的免疫克隆选择算法,该算法基于一个压缩阈值和新的收敛标准,可动态确定种群的大小,具有很强的全局和局部搜索能力.对传统的Hausdorff距离作了改进,新方法可有效地克服传统算法的不足,作为模板和图像中物体轮廓相似性的测度,可较大地减少计算量.把免疫克隆选择算法和改进的Hausdorff距离相结合用于图像匹配,可以较快地完成全局搜索,达到模板和图像间的有效匹配,仿真实验证明了该方法的优越性.