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基于互信息的图像配准技巧的研究

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毕业论文范文题目：基于互信息的图像配准技巧的研究，论文范文关键词：基于互信息的图像配准技巧的研究
基于互信息的图像配准技巧的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像配准是实现图像融合的基本跟前提。在遥感图像处理、主动导航、医学诊断、打算机视觉跟模式辨认、光学跟雷达图像目标跟踪等诸多范畴已经得到广泛利用。如何使优化策略更高效、类似性测度更持重,如何避免部分极值,如何进步图像配准的精度跟速度,以满意人们对高品质图像跟海量数据处理的实时性须要,成为现阶段图像配准范畴的一个研究重点。为进步图像配准精度,加快收敛速度,（略..）本文以归一化互信息为基本,重点对图像配准中优化算法进行研究,通过总结对比经典算法的上风跟不足,提出了改进算法,并进行了仿实在验。重要工作如下:第一,介绍了图像配准的概念,全面叙述了目前国内外的研究背景、现状以及意思,并对图像配准的原理、基本模型、利用分类跟图像配准的方法分类进行了体系性的阐述;第二,类似性测度反应了两幅图像配准的程度,是图像配准的关键问（本文此处忽略..）题。而优化搜查策略的选取,又直接关联到图像配准的精度跟效力。本文侧重对互信息测度函数跟优化算法的相干实际常识进行具体介绍。考虑到归一化互信息易受噪音的影响,将边沿信息引入到配准测度函数中可能补充归一化互信息缺乏空间信息的不足,结合图像边沿信息跟灰度信息的长处,提出了一种将边沿特点与归一化互信息自适应结合的测度方法,通过实验证明了其可行性;并通过比较多少（文章此处忽略..）种经典的优化算法,用仿实在验表明了优化算法对配准的重要性;第三,以归一化互信息为类似性测度,采取一种新的混淆搜查优化策略求解图像配准所需的变换参数。该混淆优化算法利用粒子群算法(PSO)的思维对持续蚁群算法(ACO)的信息素全局更新规矩进行改进,并与改进的Powell部分优化算法结合。实验表明混淆优化算法在保障全局收敛的基本上,配准精度高,速度较快,存在较好的（文章此处忽略..）实用性;第四,提出了一种基于加速因子的自适应加速粒子群优化算法(AAPSO),并利用于归一化互信息的图像配准之中。AAPSO算法通过对解排序,将指定数量的劣解进前进化加速来领导粒子的飞翔,并对自适应惯性权重公式加以改进,进步了算法的收敛性,避免早熟收敛并增加优化解的多样性,同时参加加速因子来进步收敛速度,通过实验仿真得到了满意的配准成果。

以上为本篇毕业论文范文基于互信息的图像配准技巧的研究的介绍部分。

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