基于改进人工蜂群算法的图像配准方法.pdf

本发明公开一种基于改进人工蜂群算法的图像配准方法。其实现步骤为：(1)、确定待优化参数及适应度函数，初始化第一代人工蜂群，产生初始食物源；(2)雇佣蜂寻找当前食物源的临近食物源，用贪心法在当前食物源与临近食物源之间作出选择；(3)雇佣蜂分享食物源信息给观察蜂,观察蜂计算所有食物源的适应度值；(4)观察蜂利用轮盘赌算法选择适应度值较小的食物源，同时引入差分策略进行临近食物源的二次搜索；(5)重复步骤2-4，直至达到最大迭代次数；(6)输出最优解。本发明加速了图像配准的过程，同时提高了图像配准的准确度。

2023-06-23

10

765KB

基于改进的SIFT算法的图像配准方法.docx

基于改进的SIFT算法的图像配准方法摘要图像配准是计算机视觉领域中的一个重要问题，是多个相关任务的基础，如立体视觉、图像融合和场景重建。在这篇论文中，我们探讨了基于改进的SIFT算法的图像配准方法。在传统的SIFT算法中，特征点匹配通常会出现误差，我们使用OpenCV库中的FLANN匹配器和RANSAC算法对SIFT特征进行了改进和优化。通过实验结果表明，我们所提出的改进的SIFT算法可以在图像配准方面取得较好的表现。关键词：图像配准；SIFT算法；FLANN匹配器；RANSAC算法1.简介图像配准是指将

2024-11-01

5

11KB

基于改进AKAZE算法的快速图像配准方法.pptx

汇报人：CONTENTSPARTONEPARTTWO传统AKAZE算法原理AKAZE算法在图像配准中的应用传统AKAZE算法的优缺点PARTTHREE改进AKAZE算法的思路改进AKAZE算法的关键技术改进后算法的优点PARTFOUR特征点检测与描述特征点匹配与筛选图像变换与配准配准效果评估PARTFIVE实验数据与实验环境实验结果展示结果分析与其他算法的比较PARTSIX本文工作总结AKAZE算法在图像配准中的前景展望汇报人：

2024-10-02

20

394KB

基于SURF的图像配准改进算法.docx

基于SURF的图像配准改进算法基于SURF的图像配准改进算法摘要：图像配准是计算机视觉和图像处理领域中的关键问题之一。SURF（加速稳健的特征）是一种常用于图像配准的特征描述符。本论文提出了一种基于SURF的图像配准改进算法，以提高图像配准的准确性和稳定性。该算法通过优化关键点匹配和仿射变换估计来改进图像配准性能。实验结果表明，该算法在不同场景和变换条件下都能取得较好的配准效果。1.引言图像配准是图像处理领域中一个重要的问题，广泛应用于计算机视觉、医学图像、机器人导航等领域。它的主要目标是将不同视点或变换

2024-10-18

5

10KB

基于改进人工蜂群算法的图像分割方法.pdf

本发明公开了基于改进人工蜂群算法的图像分割方法，包括：输入待分割图像；设置参数并完成可行解矩阵初始化；构造新解并记录较优的解信息；观察蜂选择蜜源；根据limit的值判断是否舍弃某解；替换最差解；更新全局最优解；判断是否结束循环；得到分割图像。发明可用于灰度图像区域分割，与传统的聚类分割方法相比鲁棒性更强，不易受初始参数影响，可获得稳定的分割结果，并且分割速度较快。

2023-06-21

10

931KB