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目的传统广义Hough变换可以在平移、旋转、缩放、局部遮挡等情况下,对任意目标进行定位,但是存在定位速度较慢、存储空间较大、累加器空间离散化等缺点。因此提出了基于全局自适应人工鱼群的广义Hough变换算法,对目标进行更快地定位。方法根据目标形状的极坐标信息建立精简R表,去除梯度信息,降低计算复杂度,同时提高目标模型的鲁棒性;然后,根据精简R表计算待测目标模型函数值,作为人工鱼的适应度值,人工鱼群采用自适应的感知范围和步长,通过不断交互并协调行为,在连续的多维累加器空间中启发式地搜索最优目标模型参数,