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基于NMI-SS-FOA优化极限学习机的隧道变形预测模型
1
作者 姜平 徐剑波 +3 位作者 杨熙 许文军 任若微 罗学东 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期48-56,共9页
为确保隧道施工在安全、经济和高效方面的要求得以满足,对隧道变形进行准确预测是十分必要的。针对隧道变形数据具有非线性和时序性等特征,提出了一种基于NMI-SS-FOA优化极限学习机(ELM)的隧道变形预测模型。该模型首先通过NMI(归一化... 为确保隧道施工在安全、经济和高效方面的要求得以满足,对隧道变形进行准确预测是十分必要的。针对隧道变形数据具有非线性和时序性等特征,提出了一种基于NMI-SS-FOA优化极限学习机(ELM)的隧道变形预测模型。该模型首先通过NMI(归一化互信息)法筛选出影响隧道变形的关键参数,将筛选后的参数作为数据集,然后基于扇区搜索机制的果蝇优化算法优化下的极限学习机(SS-FOA-ELM)来预测隧道的变形,并与数学统计预测模型、BP神经网络模型、随机森林方法、SVR(支持向量回归)模型和ELM模型的预测结果进行对比。结果表明:NMI-SS-FOA优化极限学习机的隧道变形预测模型能有效预测隧道变形,其预测结果对应的均方根误差(E_(RMSE))、平均绝对百分比误差(EMAPE)、a_(10)指数(a_(10))和决定系数(R^(2))分别为5.06、19.42%、0.932和0.607,其预测效果较其他预测模型更好;覆盖层厚度(H)、岩体黏聚力(C_(rm))和岩体内摩擦角(φ_(rm))对预测结果影响较大。研究结果可以为隧道施工引起的隧道变形预测和控制提供参考。 展开更多
关键词 隧道工程 变形预测 优化算法 极限学习机 归一化互信息法
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基于带约束谱聚类的启发式车辆路径规划算法优化方法
2
作者 罗蒙 高超 王震 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1387-1394,共8页
针对现有启发式算法在解决大规模多车场车辆路径规划问题(MDVRP)时存在的初始解质量较差的缺点,提出一种基于带约束谱聚类(CSC)的启发式车辆路径规划算法优化方法。首先,根据待配送客户点的地理位置和需求量生成配送点的地理信息特征矩... 针对现有启发式算法在解决大规模多车场车辆路径规划问题(MDVRP)时存在的初始解质量较差的缺点,提出一种基于带约束谱聚类(CSC)的启发式车辆路径规划算法优化方法。首先,根据待配送客户点的地理位置和需求量生成配送点的地理信息特征矩阵和需求信息特征矩阵;其次,根据地理信息特征矩阵和需求信息特征矩阵生成CSC的约束矩阵,并完成聚类操作;最后,使用谱聚类的结果生成启发式算法的初始解,选择合适的启发式算法完成车辆路径规划问题(VRP)的求解。在标准数据集的21个算例上的实验结果显示,CSC相较于SCSC(SelfConstrained-Spectral-Clustering)在标准化互信息(NMI)和Fowlkes-Mallows指数(FMI)上分别提升了18.75%和31.18%;在车辆路径规划任务中,使用CSC进行初始化的启发式算法在21个不同规模算例中的16个算例上求得了最短路径,并且启发式算法的运行时间相较于使用SCSC缩短了13.05%。实验结果表明,CSC能够有效提高客户点的聚类精度,进而能够有效提高VRP的求解速度和解的精度。 展开更多
关键词 谱聚类 车辆路径规划问题 多车场车辆路径规划问题 启发式算法 标准化互信息 Fowlkes-Mallows指数
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基于NMI-FA-DELM模型的土壤热导率预测
3
作者 雷宇 黄亦凡 +2 位作者 罗学东 周盛涛 付超 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期129-138,共10页
土壤热导率是影响地下温度分布的重要土壤性质,在岩土工程和土木工程施工设计中有重要意义,采用合理手段对其进行预测可有效解决测量耗时长、过程复杂等问题。针对土壤热导率数据非线性和时序性等特征,文中提出一种基于归一化互信息法(N... 土壤热导率是影响地下温度分布的重要土壤性质,在岩土工程和土木工程施工设计中有重要意义,采用合理手段对其进行预测可有效解决测量耗时长、过程复杂等问题。针对土壤热导率数据非线性和时序性等特征,文中提出一种基于归一化互信息法(NMI)下的萤火虫算法(FA)优化极限学习机(DELM)预测模型(NMI-FA-DELM)进行土壤热导率预测。该模型首先通过NMI筛选影响土壤热导率的关键参数,并将筛选后的参数作为数据集,然后用萤火虫算法优化下的极限学习机(FA-DELM)对土壤热导率进行预测,并对比统计预测方程、随机森林方法、BP神经网络模型、DELM模型、SVR(支持向量回归)模型的预测结果。研究结果表明,NMI-FA-DELM模型能有效预测土壤热导率,预测结果对应的均方根误差、平均绝对百分比误差、a10指数和决定系数分别为0.363、9.667%、0.961和0.92,其预测效果较其他预测模型更好,粘性土含量、含沙量对土壤热导率预测结果影响较大。NMI-FA-DELM模型可有效提高土壤热导率预测精度,对实际工程中预测土壤热导率有重要的指导意义。 展开更多
关键词 土壤热导率 岩土工程 归一化互信息 极限学习机 萤火虫算法
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软土地层盾构掘进参数分析及掘进速度预测 被引量：4
4
作者 裴浩东 叶社保 +1 位作者 杨平 吴永哲 《郑州大学学报（工学版）》 北大核心 2024年第1期107-113,共7页
依托佛山地铁3号线逢沙站—创意园站区间隧道工程,通过现场实测数据,详细分析了土压平衡盾构穿越软土地层时盾构掘进参数内在变化规律,并建立了掘进速度预测模型。首先,对盾构掘进参数进行数理统计分析,对各掘进参数的分布进行正态性检... 依托佛山地铁3号线逢沙站—创意园站区间隧道工程,通过现场实测数据,详细分析了土压平衡盾构穿越软土地层时盾构掘进参数内在变化规律,并建立了掘进速度预测模型。首先,对盾构掘进参数进行数理统计分析,对各掘进参数的分布进行正态性检验;其次,进行Pearson相关性分析,找出线性相关性较强参数间变化规律;再次,利用基于互信息的特征选择算法,筛选与掘进速度非线性相关性较高的参数变量;最后,分别建立随机森林回归预测模型和基于遗传算法优化BP神经网络预测模型,对掘进速度进行预测。研究结果表明:在软弱地层盾构隧道工程中,通常采用较低的刀盘转速、刀盘扭矩及较高的掘进速度、贯入度、盾构总推力、土仓压力;掘进速度等参数均通过了采用K-S检验法的正态性检验;掘进速度与贯入度存在极强相关性关系;基于遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测精度略优于随机森林回归预测模型,随机森林回归预测模型在测试集中的平均绝对误差、均方根误差、拟合优度分别为4.055、5.038、0.871,而基于遗传算法优化BP神经网络预测模型分别为0.822、1.244、0.991。 展开更多
关键词 土压平衡盾构 掘进参数 正态性检验 互信息 随机森林 遗传算法 BP神经网络
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采用改进梯度互信息和粒子群优化算法的红外与可见光图像配准算法 被引量：32
5
作者 柏连发 韩静 +1 位作者 张毅 陈钱 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期248-254,共7页
针对传统互信息图像配准容易产生局部极值,以及传统梯度互信息配准方法计算量大等问题,在互信息和梯度方法基础上构建了一种改进的梯度互信息方法,该方法直接统计梯度图像的互信息,有效地将图像梯度信息和灰度信息结合起来,不仅保证了... 针对传统互信息图像配准容易产生局部极值,以及传统梯度互信息配准方法计算量大等问题,在互信息和梯度方法基础上构建了一种改进的梯度互信息方法,该方法直接统计梯度图像的互信息,有效地将图像梯度信息和灰度信息结合起来,不仅保证了配准精度,而且较传统梯度互信息方法减少了计算量。在参量优化的过程中,针对传统粒子群优化算法易陷入局部极值的缺点,提出了改进的粒子群优化算法,该算法在传统粒子群优化算法基础上引入混沌优化思想和遗传算法中的杂交思想,不仅能够有效抑制局部极值,而且加快了收敛速度。多种红外与可见光图像配准实验结果证明,文中提出的算法能够有效提高配准精度和速度。 展开更多
关键词 互信息 梯度互信息 粒子群优化算法 配准参数
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基于互信息的颅脑MR影像序列的三维配准 被引量：6
6
作者 王丽 孙丰荣 +4 位作者 王奕琨 刘炜 姜威 秦通 李新彩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第31期160-163,共4页
医学图像配准具有重要的临床应用价值,并一直是医学图像处理领域的热点研究问题。基于互信息的配准方法由于自动化程度高和配准精度高的优点而被广泛应用于三维医学图像配准;但是,也存在着数据量大、计算速度慢的问题。采用归一化互信... 医学图像配准具有重要的临床应用价值,并一直是医学图像处理领域的热点研究问题。基于互信息的配准方法由于自动化程度高和配准精度高的优点而被广泛应用于三维医学图像配准;但是,也存在着数据量大、计算速度慢的问题。采用归一化互信息测度,并将一种新的正交优化技术应用于颅脑MR影像序列的三维配准,旨在缩短处理时间。将该方法与使用传统优化算法的配准方法作了比较,实验结果表明,提出的方法能够显著提高配准速度,且不降低配准精度。 展开更多
关键词 医学图像配准 互信息 归一化互信息 阻尼正交表 多分辨率策略
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基于SIFT的图像配准方法 被引量：69
7
作者 刘小军 杨杰 +1 位作者 孙坚伟 刘志 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期156-160,共5页
针对大尺度图像配准和不同传感器图像配准问题,介绍了一种基于SIFT的图像配准方法。首先提取图像中适应尺度变化的不变特征点,在提取过程中加入多尺度Harris检测算子,提高了匹配点对的重复率,通过聚类和归一化互信息准则对候选匹配点对... 针对大尺度图像配准和不同传感器图像配准问题,介绍了一种基于SIFT的图像配准方法。首先提取图像中适应尺度变化的不变特征点,在提取过程中加入多尺度Harris检测算子,提高了匹配点对的重复率,通过聚类和归一化互信息准则对候选匹配点对的角度、尺度和位置特征进行迭代筛选,删除错误的匹配点对,最后得到正确的匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明:该方法能处理相似变换的图像配准。 展开更多
关键词 尺度不变特征变换 图像配准 多尺度Harris角点检测 归一化互信息
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基于互信息和遗传算法的两阶段特征选择方法 被引量：14
8
作者 裘国永 王娜 汪万紫 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第8期2903-2905,共3页
为了在特征选择过程中得到较优的特征子集,结合标准化互信息和遗传算法提出了一种新的两阶段特征选择方法。该方法首先采用标准化的互信息对特征进行排序,然后用排序在前的特征初始化第二阶段遗传算法的部分种群,使得遗传算法的初始种... 为了在特征选择过程中得到较优的特征子集,结合标准化互信息和遗传算法提出了一种新的两阶段特征选择方法。该方法首先采用标准化的互信息对特征进行排序,然后用排序在前的特征初始化第二阶段遗传算法的部分种群,使得遗传算法的初始种群中含有较好的搜索起点,从而遗传算法只需较少的进化代数就可搜寻到较优的特征子集。实验显示,所提出的特征选择方法在特征约简和分类等方面具有较好的效果。 展开更多
关键词 标准化互信息 遗传算法 特征选择 特征约简
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基于改进后的结构相似度的三维图像配准 被引量：3
9
作者 李京娜 王国宏 +1 位作者 孙少燕 王刚 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期70-76,共7页
基于像素的图像配准测度函数通常采用归一化互信息,其具有良好的配准性能,能够达到亚像素配准,但对于多模态图像配准,由于局部极值的影响以及全局最大值的捕获范围较窄,容易陷入局部极值导致配准失败。结构相似度通常用来评估图像质量,... 基于像素的图像配准测度函数通常采用归一化互信息,其具有良好的配准性能,能够达到亚像素配准,但对于多模态图像配准,由于局部极值的影响以及全局最大值的捕获范围较窄,容易陷入局部极值导致配准失败。结构相似度通常用来评估图像质量,可以反映图像间视觉效果和结构信息的差别,同时与像素灰度的统计分布相关,当空间位置发生改变时,图像间的结构相似度也随之发生变化。对其进行适当修改,作为一种新的测度函数运用于图像配准。实验结果表明:这种修改后的结构相似度作为测度函数,其配准曲线为良好的上凸函数,没有明显的局部极值,图像匹配时对应其全局最大值,并且捕获范围较宽,鲁棒性较高,但运算速度较慢,对强噪声比较敏感;应用于三维图像配准,即使是10个参数的仿射变换,也能够达到亚像素级配准精度。 展开更多
关键词 仿射变换 图像配准 修改后的结构相似度 归一化互信息
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归一化互信息量最大化导向的自动阈值选择方法 被引量：13
10
作者 邹耀斌 雷帮军 +3 位作者 臧兆祥 王俊英 胡泽海 董方敏 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1373-1385,共13页
当前景或背景的灰度分布呈现为非正态分布特征时,比如极值、瑞利、贝塔或均匀分布,将所选阈值与最优阈值之差控制在10个灰度级内并非易事.为了在统一框架内处理不同灰度分布情形下的阈值选择问题,提出了一种归一化互信息量最大化导向的... 当前景或背景的灰度分布呈现为非正态分布特征时,比如极值、瑞利、贝塔或均匀分布,将所选阈值与最优阈值之差控制在10个灰度级内并非易事.为了在统一框架内处理不同灰度分布情形下的阈值选择问题,提出了一种归一化互信息量最大化导向的自动阈值选择方法.该方法先采用多尺度梯度乘变换规范化输入图像,获得具有单峰长拖尾灰度分布的规范图像;然后对不同阈值对应的二值图像进行轮廓提取,获得不同的轮廓图像;最后计算规范图像和不同轮廓图像之间的归一化互信息量,并以最大值对应的阈值作为最终阈值.在具有不同灰度分布模式的9幅合成图像和59幅真实世界图像上,将提出的方法和1种人工阈值方法及4种自动阈值方法进行了比较.实验结果表明,提出的方法虽然在计算效率方面不优于4个自动方法,但在分割的适应性和精确度方面优势明显:对前述不同灰度分布情形,其所选阈值与最优阈值之差都在9个灰度级内. 展开更多
关键词 阈值分割 归一化互信息量 多尺度梯度乘 联合灰度直方图 统计相关性
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基于CUDA的改进互信息并行计算方法 被引量：3
11
作者 杜晓刚 党建武 王阳萍 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期288-292,298,共6页
基于计算统一设备架构(CUDA)的互信息并行计算方法存在因bank冲突而导致执行效率降低的问题。为此,提出一种改进的互信息并行计算方法。利用CUDA的线程层次模型和共享存储器,按等步长数据并行访问方式计算直方图,结合共享存储器,通过分... 基于计算统一设备架构(CUDA)的互信息并行计算方法存在因bank冲突而导致执行效率降低的问题。为此,提出一种改进的互信息并行计算方法。利用CUDA的线程层次模型和共享存储器,按等步长数据并行访问方式计算直方图,结合共享存储器,通过分块两次归并方法计算联合熵,采用生成树归并算法避免bank冲突,使用指令展开策略进一步优化执行效率,由熵和联合熵完成互信息计算。实验结果表明,该方法在避免bank冲突的同时,能有效提高互信息计算效率。 展开更多
关键词 计算统一设备架构 图像直方图 图像熵 归一化互信息 并行计算
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基于数据集特点的增强聚类集成算法 被引量：5
12
作者 侯勇 郑雪峰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2204-2207,2249,共5页
当前流行的聚类集成算法无法依据不同数据集的不同特点给出恰当的处理方案,为此提出一种新的基于数据集特点的增强聚类集成算法,该算法由基聚类器的生成、基聚类器的选择与共识函数构成。该算法依据数据集的特点,通过启发式方法,选出合... 当前流行的聚类集成算法无法依据不同数据集的不同特点给出恰当的处理方案,为此提出一种新的基于数据集特点的增强聚类集成算法,该算法由基聚类器的生成、基聚类器的选择与共识函数构成。该算法依据数据集的特点,通过启发式方法,选出合适的基聚类器,构建最终的基聚类器集合,并产生最终聚类结果。实验中,对ecoli,leukaemia与Vehicle三个基准数据集进行了聚类,所提出算法的聚类误差分别是0.014,0.489,0.479,同基于Bagging的结构化集成(BSEA)、异构聚类集成(HCE)和基于聚类的集成分类(COEC)算法相比,所提出算法的聚类误差始终最低;而在增加候基聚类器的情况下,所提出算法的标准化互信息(NMI)值始终高于对比算法。实验结果表明,同对比的聚类集成算法相比,所提出算法的聚类精度最高,可伸缩性最强。 展开更多
关键词 基聚类器 共识函数 聚类集成算法 聚类误差 自适应性 标准化互信息
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结合互信息通道选择与混合深度神经网络的脑电情感识别方法 被引量：10
13
作者 孟明 胡家豪 +1 位作者 高云园 马玉良 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1089-1095,共7页
针对单模态深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)难以充分提取情感分类任务中脑电信号的多域特征,且脑电信号中存在通道冗余的问题,提出一种结合互信息通道选择与混合深度神经网络的脑电情感识别方法,首先提取各通道信号中γ节律的... 针对单模态深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)难以充分提取情感分类任务中脑电信号的多域特征,且脑电信号中存在通道冗余的问题,提出一种结合互信息通道选择与混合深度神经网络的脑电情感识别方法,首先提取各通道信号中γ节律的微分熵(Differential Entropy, DE)特征,通过DE计算通道间的归一化互信息(Normalized mutual information, NMI),将所得NMI矩阵按列求和后的向量作为表征各通道任务相关性的权值,根据权值选出最优通道集,之后采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和长短期记忆网络(Long-short term memory neural network, LSTM)相结合的混合DNN网络进行样本特征提取和分类。该方法分别在DEAP数据集的效价(Valence)和唤醒度(Arousal)上取得了87.60%和88.58%的平均分类准确率,表明了所提出方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 脑电信号 情感识别 归一化互信息 通道选择 混合深度神经网络
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基于GQPSO算法的网络入侵特征选择方法 被引量：18
14
作者 牟琦 毕孝儒 厍向阳 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期103-105,共3页
高维网络数据中的无关属性和冗余属性容易使分类算法的网络入侵检测速度变慢、检测率降低。为此,提出一种基于遗传量子粒子群优化(GQPSO)算法的网络入侵特征选择方法,该方法将遗传算法中的选择变异策略与QPSO有机结合形成GQPSO算法,并... 高维网络数据中的无关属性和冗余属性容易使分类算法的网络入侵检测速度变慢、检测率降低。为此,提出一种基于遗传量子粒子群优化(GQPSO)算法的网络入侵特征选择方法,该方法将遗传算法中的选择变异策略与QPSO有机结合形成GQPSO算法,并以网络数据属性之间的归一化互信息量作为该算法适应度函数,指导其对网络数据的属性约简,实现网络入侵特征子集的优化选择。在KDDCUP1999数据集上进行仿真实验,结果表明,与QPSO算法、PSO算法相比,该方法能更有效地精简网络数据特征,提高分类算法的网络入侵检测速度及检测率。 展开更多
关键词 GQPSO算法 归一化互信息 适应度函数 特征选择 网络入侵检测
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非下采样轮廓波域红外与可见光图像配准算法 被引量：9
15
作者 刘刚 周珩 +1 位作者 梁晓庚 王明静 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第11期313-316,共4页
针对灰度和对比度存在较大差异的可见光图像与红外图像的配准问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的多分辨率配准方法。该方法分别对可见光图像和红外图像进行非下采样轮廓波分解,引入梯度归一化互信息作为配准图像的相似性测度,利... 针对灰度和对比度存在较大差异的可见光图像与红外图像的配准问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换的多分辨率配准方法。该方法分别对可见光图像和红外图像进行非下采样轮廓波分解,引入梯度归一化互信息作为配准图像的相似性测度,利用基于种群成熟度描述的自适应确定交叉和变异比率的改进遗传算法作为搜索策略,对高尺度低频图像进行粗配准。然后,根据粗匹配结果在低尺度低频图像上进行进一步配准,最终实现全分辨率条件下红外和可见光图像的配准。实验结果表明,提出的算法能够有效提高配准精度和速度。 展开更多
关键词 图像配准 红外与可见光 非下采样轮廓波 梯度归一化互信息 遗传算法
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利用归一化互信息进行基于像斑的遥感影像变化检测 被引量：9
16
作者 李亮 舒宁 王琰 《遥感信息》 CSCD 2011年第6期18-22,共5页
提出了利用遥感影像分割获取像斑进行变化检测的方法。将归一化互信息引入到遥感影像变化检测中,利用像斑的灰度直方图以及联合灰度直方图计算像斑的归一化互信息,依据条件熵最小的原则,获取最佳划分阈值,并与相关系数法进行了比较。实... 提出了利用遥感影像分割获取像斑进行变化检测的方法。将归一化互信息引入到遥感影像变化检测中,利用像斑的灰度直方图以及联合灰度直方图计算像斑的归一化互信息,依据条件熵最小的原则,获取最佳划分阈值,并与相关系数法进行了比较。实验结果显示归一化互信息法更适用于遥感影像变化检测。 展开更多
关键词 像斑 归一化互信息 条件熵
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基于拉普拉斯特征映射的仿射传播聚类 被引量：1
17
作者 张亮 杜子平 +1 位作者 张俊 李杨 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第9期216-217,220,共3页
仿射传播方法难以处理具有流形结构的数据集。为此,提出一种基于拉普拉斯特征映射的仿射传播聚类算法(APPLE),在标准仿射传播的基础上增强流形学习的能力。使用测地距离计算数据点间相似度,采用拉普拉斯特征映射对数据集进行降维及特征... 仿射传播方法难以处理具有流形结构的数据集。为此,提出一种基于拉普拉斯特征映射的仿射传播聚类算法(APPLE),在标准仿射传播的基础上增强流形学习的能力。使用测地距离计算数据点间相似度,采用拉普拉斯特征映射对数据集进行降维及特征提取。对图像聚类应用的实验结果证明了APPLE的聚类效果优于标准仿射传播方法。 展开更多
关键词 拉普拉斯特征映射 仿射传播 DIJKSTRA算法 归一化互信息
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胶囊内窥镜冗余图像数据自动筛除方法 被引量：7
18
作者 孙宇千 吕庆文 +1 位作者 刘哲星 刘思德 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第6期2393-2396,2400,共5页
针对胶囊内窥镜检查的海量图像数据,提出基于归一化互信息量及归一化互相关系数的冗余图像数据筛除方法。将图像在HSV色彩空间量化聚类;然后计算相邻图像的相似度系数,最后根据相似筛除比例进行迭代筛除。针对49例病例,按照70%的筛除比... 针对胶囊内窥镜检查的海量图像数据,提出基于归一化互信息量及归一化互相关系数的冗余图像数据筛除方法。将图像在HSV色彩空间量化聚类;然后计算相邻图像的相似度系数,最后根据相似筛除比例进行迭代筛除。针对49例病例,按照70%的筛除比率,实验结果得到100%的病灶数量保留率和较低的图像误删率。基于归一化互信息量冗余图像数据筛除方法能够高效准确地筛除冗余图像数据并极大地缩短阅片时间;在该算法的基础上,开发了胶囊内窥镜图像自动筛查系统,为医生判诊提供辅助和支持。 展开更多
关键词 胶囊内窥镜 归一化互信息量 归一化互相关系数 病灶数量保留率 图像误删率
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遗传算法对Powell图像配准方法的改进 被引量：3
19
作者 李伟 何鹏举 +1 位作者 杨恒 陈明 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第20期1-5,共5页
针对Powell算法在搜索过程中具有初始值依赖和容易陷入局部极值的问题,提出了使用遗传算法改进Powell算法在图像配准中的应用。利用图像的归一化互信息作为遗传算法的适应度,全局、并行搜索图像配准参数作为Powell算法的初始值,再使用Po... 针对Powell算法在搜索过程中具有初始值依赖和容易陷入局部极值的问题,提出了使用遗传算法改进Powell算法在图像配准中的应用。利用图像的归一化互信息作为遗传算法的适应度,全局、并行搜索图像配准参数作为Powell算法的初始值,再使用Powell算法局部逼近近似最优解。实验结果证明,改进后的Powell算法能有效地减少图像配准的时间,提高配准的精度,精度能达到亚像素级。 展开更多
关键词 POWELL算法 归一化互信息 遗传算法
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基于相位一致性的异源图像匹配方法 被引量：3
20
作者 赵春阳 赵怀慈 赵刚 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1174-1178,共5页
异源图像由于亮度和对比度差异较大,采用基于灰度和梯度信息的局部特征匹配方法匹配正确率较低。针对该问题,提出一种基于相位一致性和梯度方向直方图的异源图像匹配方法。该方法首先采用具有亮度和对比度不变性的相位一致性方法提取异... 异源图像由于亮度和对比度差异较大,采用基于灰度和梯度信息的局部特征匹配方法匹配正确率较低。针对该问题,提出一种基于相位一致性和梯度方向直方图的异源图像匹配方法。该方法首先采用具有亮度和对比度不变性的相位一致性方法提取异源图像特征点和边缘图像,并以特征点为中心,选取100×100的边缘图像作为特征区域,统计梯度方向直方图,生成64维特征描述符;然后,选用归一化相关函数作为匹配测度,采用双点匹配方法选取一个特征点的两个较优的候选匹配点,并采用RANSAC方法进行匹配点提纯;最后,基于局部归一化互信息方法和最优化方法进行匹配点精确定位,提高匹配精度。实验结果表明,该方法在可见光、近红外、中波红外和长波红外等异源图像匹配中具有较好的匹配性能,平均匹配正确率高达88%,是SURF匹配方法的3.4倍。 展开更多
关键词 异源图像匹配 相位一致性 梯度方向直方图 归一化互相关 归一化互信息
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