计算机工程与应用 ›› 2008, Vol. 44 ›› Issue (32): 169-172.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.32.050
鹿艳晶1,马 苗1,2
LU Yan-jing1,MA Miao1,2
摘要: 针对图像匹配速度慢,抗干扰能力差的问题,将灰色关联理论与遗传算法相结合,提出了一种鲁棒性强的快速图像匹配方法——GGA(Grey Genetic Algorithm)法。该方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索子图的直方图信息,分别构建参考序列和比较序列,并以两序列间的灰色关联度为适应度函数。在此基础上,初始群体经过选择、交叉和变异等操作逐代进化到搜索空间的优化区域,并逼近最佳匹配位置。实验结果显示,GGA法充分利用了灰色关联理论的小样本特性和遗传算法的计算并行性,在保证一定匹配精度的情况下,实时性和鲁棒性明显提高。