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基于遗传算法的导航实时图像匹配算法

维普资讯
第２９卷第２期２００８年２月
通
信
学
报
Ｖｌ．９０２Ｎｏ２】．
ＪｕｎｌｎＣｏｏｒａｍｍｕｉａｉｎｏｎｃｔｓｏ
Ｆｅｒａｙ２０８ｂｕｒ０
基于遗传算法的导航实时图像匹配算法
ＡｂｔａｔｎｏｄｒｔｅｅｕｒｍｅｔｔａｃｎｔｈｎｉｅａｉａｏｙｔｍｓｇｔａｒｒｆｐｓｔｎｅＴｒｓｒｃ：Ｉｒｅｏｍｅｔｒｑｉｅｎｈｔｓｅｅｍａｃｉｇａｄｄｎｖｇｔｎｓｓｅｍｕｔｅｉｃａｔｏｉｏｌｏｉｉｒａ－ｍｅｙａｇｔｈｎｇｒｔｍａｅｎｇｎｔｇｒｈａｄｗｅｇｔｄＨａｓｏｆｉｔｎｅＷａｒｐｓｄ．ｅｌｔｌ，ｌｉｉｌｍａｅｍａｃｉｇａｏｉｌｈｂｓｄｏｅｅｃａｏｔｍｎｉｈｅｕｄｒｄｓａｃｓｐｏｏｅＩｉｌｉｎ
距离图像匹配算法，并给出了相应的权值求解公式，利用加权Ｈｕｄｒ距离作为遗传算法的适应度函数，能够ａｓｏｆ
明显减少匹配搜索的计算量，提高匹配结果的精度。仿真分析表明，将遗传算法和加权Ｈａｓｏｆ距离算法相结ｕｄｒ
合的图像匹配算法能够很好地满足景象匹配辅助导航系统的实时性和精度要求。
’
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ｂａｅｏｅｔｃａｇｒｔｓｄｎｇｎｅｉｌｏｉｈｍ
ＬＥＮＧｅｆｉ，ＩＪａ．ｅ，ＯＮＧｈＸｕ．ｅＬＵｎｙＸＩｉＺｉ

基于云遗传算法的图像相关匹配

ｍｅｓｒｓｄｖｌｐｄａｔｅｓｆｎｔｏｏｅｒｈｎｅｂｓａｃｉｇｐｉｔｉｃａｕｅｉｅｅｏｅｓａｆｎｓｕｃｎｆｒｓａｃｉｇｔｅｔｍｔｈｎｏｎ．ＳｎｅＣＧＡａｏｖｒｅｆｓｏａｈｇｕｌｔｏａｐｉｌｔｅｉｉｈｃｎｃｎｅｇａｔｔｉｈｑａｉｙｌｃｌｏｔｍａ，ｈｎｅｔｏＳａｃｒｃｎｐｅｄａｅｈｇ，ｎｏｓｏｎｉｅｉｏｖｌｍｅｄ’ ｃｕａｙａｄｓｅｒｈａｄｉｉｒｂｕｔｏｓ．Ｓｍｕｌｔｏｅｕｔｈｗａｅｐｏｏｓｄｍｅｏａｔｈｂｏｏｓｒｅｈｉｔｓｔａｉｎｒｓｌｓｏｔｔｓｈｈｔｒｐｅｔｄｃｎｍａｃｔｎｉｅｆｅｈｈ
的程度，用正态云算子完成概念空间到数值空间的转换，产生种群，实现遗传操作。文献【０根据正态云模型云滴的随１】机性和稳定倾向性特点 ’ｌ利用云发生器代替传统的交叉、ｌ，ｌ
变异算子，提出了云遗传算法（ｌｕｎｔｌｏｉｍ，ＣｏｄＧｅｅｉＡｇｒｈｃｔＣＡ）Ｇ。本文基于云遗传算法提出一种图像匹配的新方法。
ＣｌｕｅｅｉＡｌｏｉｍ（ＧＡ）ＴｖｉａｍａｅｖｌｅｉｃｅｓｓｔｅｄｆｃｌｆｉｇｔｉｇｎｉｒｖｄｎｒｏｄＧｎｔｇｒｈＣｃｔ．ｏａｏｄｍｅｎｉｇａｕｎｒａｅｈｉｕｔｏｉｙｍａｅｍａｃｎ，ａｍｐｏｅｏｍ￣ｉｄｃｒｌｔｎｈｚｏｒａｉｅｅｏ

基于遗传算法的图像拼接技术

基于遗传算法的图像拼接技术摘要：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。

近年来,由于遗传算法在求解复杂优化问题上的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,受到了国内外学者的广泛注。

本文介绍了遗传算法的基本理论, 描述了它的主要特点和基本性质;详述了遗传算法在碎片图像拼接复原技术中的主要应用，探讨了基于遗传算法的碎纸片拼接复原技术在实际生活中的作用，最后总结了目前遗传算法在碎片图像拼接中技术中存在的问题及其在今后的发展方向。

关键词：遗传算法数字图像处理图像拼接图像复原1 引言遗传算法( genetic algorithm,GA )是一种自适应启发式群体型概率性迭代式的全局收敛搜索算法,其基本思想来源于生物进化论和群体遗传学,体现了适者生存、优胜劣汰的进化原则。

使用遗传算法求解科学研究工作和工程技术中各种组合搜索和优化计算问题这一基本思想早在20世纪60年代初期就由美国Michigan大学的Holland教授提出, 其数学框架也于20世纪60年代中期形成。

由于GA的整体搜索策略和优化计算不依赖于梯度信息,所以它的应用范围非常广泛,尤其适合于处理传统方法难以解决的高度复杂的非线性问题。

它在自适应控制、组合优化、模式识别、机器学习、规划策略、信息处理和人工生命等领域的应用中越来越展示出优越性。

碎片拼接是指将一组物品的碎片依据其轮廓拼接出物品原来的形状的技术。

碎片拼接技术应用于各个领域包括文物、瓷器、照片等碎片的拼接。

三维物品的碎片拼接是模式识别领域的重点研究对象之一，对于三维物品的拼接，在采集图像信息时需要考虑角度、光线的各个因素，同样需要将三维的物品采集成二维的图像，进行碎片的图像拼接，所以二维图像的拼接便是三维实物拼接技术中的关键因素。

本文首先对碎片拼接的基本问题及过程作一个概要的阐述，然后提出几种传统的碎片拼接方法，在此基础上提出改进遗传算法用于碎片拼接，使其成为一种可行性高、准确率高的算法，同时指出该算法存在的不足与局限。

基于遗传算法的自适应图像检索

式中ｆｉ为个体的适应度。

而基于排序的分配方法是，选择只是取决于个体在种群中的序位，而不是实际的目标值。

有了选择概率之后，就可以开始实际的选择操作。

这里有很多种方法，如轮盘赌选择、随机遍历抽样、锦标赛选择等。

例如，轮盘赌选择方法类似于博彩游戏中的转盘游戏。

个体适应度按比例转化为选中概率，再转化成转盘上的扇区，如下图所示：图３．４轮盘赌选择方法扇区的大小代表着选中概率的大小。

④交叉／基因重组交叉／基因重组（（ｃｍｓ鲫ｖ例ｈｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ）是把两个父个体的部分结构加以替换重组，生成新个体的操作。

重组的目的就是为了能够在下一代产生新的个体，就像人类社会的婚姻过程。

通过重组交叉过程，遗传算法的搜索能力得以飞跃地提高。

所以说，基因重组是遗传算法获得新的优良个体的最重要的手段。

如果是采用二进制编码，则可以采用单点交叉或多点交叉法。

如下图所示：ｌＩ图３．５单点交叉同，而在遗传算法中，图像染色体将由对应图像的特征向量的元素组成，不同长度的特征向量将导致染色体的长度也不尽相同，这将使遗传算法复杂化而难于控制；另一方面，由于图像的分辨率一般都比较大，不管是在图像特征的分析、抽取过程中，还是在遗传算法的具体实现过程中，都将消耗系统大量的时空资源，因而，必须对原始特征数据进行一定的预处理。

另外，在实验中还发现，如果将每个像素的特征值都加以考虑是没有必要的，尤其是在“图像检索”领域中，因为人们注重的往往是图像大体的特征，或者是图像较为突出的特点。

于是，本文采用“变单元均分”法对图像进行平均分割，并对分割所得到的每一区域中所含的像素的颜色特征值进行综合平均，即首先确定图像将被分割的数目，令其为某一正整数Ｎ，如果仍以图像Ｉ为例，应有Ｎ＜ｍ×ｎ，那么ｌ将被均分为Ｎ个不重叠的正方形图像区域（见图４．１）。

鼽…搠例…·－【浮】：……脚幅…航一蝴为…旧肛…孰一言，这些像素将分布于图像的边缘，忽略它们不会对检索结果有太大影响。

基于遗传算法的深度图像配准方法研究

法来进一步简化和减少
本文主要研究深度图像细配准方法。细配准常用
模型中点的数目。此外，
模型重建时纹理映射也是建立逼真三维模型的
一
的方法是迭代最近点算法ＩＰ和遗传算法。ＩＰ算法ＣＣ
是一种迭代过程。它计算一幅图像点之间的最小均方误差（或者平方距离和）以及另一幅图像中分别对应的
基于遗传算法的深度图像配准方法研究
文章编号：０３５５（０１０ — ０６０１０ — ８０２１）１０１ — ４
、
２１０１年
基于遗传算法的深度图像配准方法研究
ＲｅｅｒｈａｍｐｅｅａｉｎｏｎｇｍａｅＲｅｉｔａｉｎｓａｃｎｄＩｌｍｎｔｔｏｆＲａｅＩｇｇｓｒｔｏｂｓｄｏｅｅｉｇｒｔｍａｅｎＧｎｔｃＡｉｏｉｈ
ｃｔｎｘａｐｅＯｂｅｓｅｉｉｄ．ｉｉｇｅｍｌｓｔｐｃｆｅ
ＫＥＹＷＯＲＤＳｒｎｅｉｇａｇｍａｅ，ｇｎｔｌｏｉｈ，ｉｇｅｉｔａｉｎｅｅｉａｇｒｍｃｔｍａｅｒｇｓｒｔｏ
准。系统论述了遗传算法在深度图像图像配准的应用，并通过实验加以具体说明。
【关键词】深度图像，遗传算法，图像配准
中图分类号：Ｔ３１１Ｐ９．４文献标识码：Ａ

基于遗传算法的图像处理算法优化研究

基于遗传算法的图像处理算法优化研究在当今数字化的时代，图像处理技术已渗透到众多领域，例如医疗影像的诊断、地理图像的分析、艺术图像的修饰等。

然而，随着图像处理的应用场景变得更加复杂，传统的算法已经无法满足实际需求，因而需要对算法进行优化。

目前，基于遗传算法的图像处理算法优化是一种较为成熟的方法，它是一种模拟自然进化的方法，能够通过对算法参数进行优化来提高算法的效率和准确率。

本文将从算法基础、优化开展、实验结果以及发展趋势等方面进行探讨。

一、算法基础遗传算法是一种雷同于自然界中遗传进化的计算方法，它基于生物进化原理，通过模拟自然界中进化过程，以求得最优解。

算法的流程包括：初始化种群，选择适应度较好的个体，进行交叉、变异等操作产生新的子代，并根据预先设置的终止条件判断是否终止算法。

基于遗传算法的图像处理优化方法基于现有的图像处理算法，通过调整算法的参数来达到最优化处理效果。

首先需要明确需要优化的目标，例如：降低处理时间、提高处理效率、改进处理结果等，然后对目标进行具体的定义和优化策略的制定，最后实施优化。

二、优化开展优化过程中，取决于优化目标和算法本身，优化策略也有所不同。

本文以图像处理时间优化为例，介绍基于遗传算法的图像处理算法优化的开展步骤。

（1）选择适当的遗传算法参数，例如：种群大小、交叉概率、变异概率等，并进行初始化。

（2）确定优化目标，例如：降低处理时间，其目标函数可定义为图像处理时间与原始图像大小的乘积。

（3）针对图像处理中的参数进行调整，例如：高斯平滑的滤波参数、边缘检测的阈值等。

（4）对每个种群个体进行适应度评价，按照目标函数得到每个个体的适应度值。

（5）进行选择、交叉、变异等操作，产生下一代种群。

（6）判断终止条件。

如果终止条件满足，则算法终止。

否则，回到步骤（4）。

三、实验结果本文采用遗传算法对图像处理算法进行优化，并与传统算法进行对比。

实验结果表明，基于遗传算法的图像处理算法优化能够显著地降低图像处理时间和提高处理效率。

基于遗传算法的互信息医学图像配准

人工智能及识别技术本栏目责任编辑：李桂瑾１图像配准的概念医学图像配准是医学图像处理的一项基本任务，它可以把来自不同模态或不同时间的多幅图像进行配准，然后为图像的进一步后处理提供保证。

如在医学图像融合中，是要把相对应的组织结构融合在一起，而待融合的图像往往来自于不同的成像设备，它们的成像方位、角度和分辨率等因子都是不同的，所以这些图像中相应组织的位置、大小等都有差异，必须先进行配准变换，才能实现准确地融合。

医学图像配准就是寻求两幅图像问的几何变换关系，通过这一几何变换，使其中一幅医学图像（浮动图像Ａ）与另外一幅医学图像（参考图像Ｂ）上的对应点达到空间上的一致。

这种一致是指人体上的同一解剖点在两张匹配图像上具有相同的空间位置。

配准的结果应使两幅图像上所有的解剖点，或至少是所有具有诊断意义的点及手术感兴趣的点都达到匹配（ｍａｔｃｈｉｎｇ）。

２图像配准的基本流程Ｂｒｏｗｎ等人提出，配准方法是山特征空间、搜索空间、搜索算法和相似性测度四个不同方面的组合。

特征空间是指对待配准的图像的特征信息的提取：搜索空间是进行变换的方式及变换的范围：搜索算法决定下一步变换的具体方法以及得到最优的变换参数：相似性测度是用来度量图像间相似性的一种标准。

按照这种组合，得出一般配准的基本步骤如下：（１）分割图像特征的提取：用于配准的图像一般都包含一定的特征量来反映其相似性，因此我们可以选择合适的特征量来确定图像的几何变换（如待配准图像的边界，图像上的对应解剖特征点，图像的外标记点等），根据具体情况，选择合适的特征量以提高几何变换的准确性。

（２）根据特征对，确定几何变换：几何变换就是将一幅图像中的坐标点变换到另一幅图像的坐标系中，经过特征提取后，配准问题就转换为求解两幅图像中对应点的变换问题。

根据图像中口标的变形形式不同，变换也有线性变换和非线性变换两种形式。

线性变换又包括刚体变换（（ｒｉｇｉｄｂｏｄｙｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ），仿射变化（ａｆｆｉｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ），投影变化（ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。

基于遗传算法的图像匹配算法研究

李红梅
（广东白云学院计算机系广州５１０４５０）
摘
要
图像匹配算法的研究是模式识别学科研究的一个分支，针对图像匹配速度问题，论文提出一种改进的遗传算法的快速图像匹
配算法。该算法首先确定问题的参数空间，通过对参数空间编码和种群初始化得到待匹配的多个初始位置，然后利用模板图和当前搜素子图的直方图信息，分别构建参考序列和比较序列，以两序列间的灰色关联度为适应度函数通过改进的遗传算子实现遗传操作，对遗传个体进行迭代寻优，找出图像中的最佳匹配点。实验结果表明，基于该算法的图像匹配具有运算量小、匹配精确等优点，实时性得到了明显的提
高。
关键词
遗传算法；图像匹配；适应度函数；多父体杂交
ＴＰ３０１．６ＤＯＩ：１０．３９６９￣．ｉｓｓｎ１６７２－９７２２．２０１３．１１．０３４
中图分类号
ＩｍａｇｅＭａｔｃｈｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇｆｏｒｓｌｏｗｓｐｅｅｄ，ａｎｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎａｎｅｗｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｉｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄ，ｍａｔｃｈｉｎｇｐａｒａｍｅ —