【摘 要】
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针对灰度模板匹配中速度慢、抗噪性差的缺陷,基于NCC(Normalized Cross-Correlation)算法,提出一种基于优化粒子群的模板匹配算法——NPSO。该算法加入附属粒子群,引导主粒子
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,常熟理工学院计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61173130)
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针对灰度模板匹配中速度慢、抗噪性差的缺陷,基于NCC(Normalized Cross-Correlation)算法,提出一种基于优化粒子群的模板匹配算法——NPSO。该算法加入附属粒子群,引导主粒子群向全局最优解收敛;根据禁忌搜索思想,提出黑名单概念,使粒子群快速跳出局部最优;并引入随机扰动算子,增加粒子群向全局最优解收敛准确性。通过Matlab仿真实验,不同模板尺寸下NPSO精确匹配率比基于标准粒子群模板匹配算法分别提高了45%、79%、36%、2%,且对噪声不敏感。说明NPSO不容易陷入局部最优,且匹配精度高、抗噪能力强。
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