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基于模拟退火算法与量子遗传算法的图像匹配研究

作者:徐梅模拟退火算法量子遗传算法图像匹配系统开发

摘要:针对传统的基于先验模板或者个性特征的图像匹配算法存在的计算复杂、实时性较差、早熟收敛、全局最优缺失等问题,提出了一种基于模拟退火算法与量子遗传算法的图像匹配混合算法,可以克服模拟退火算法的收敛速度慢与量子遗传算法的局部搜寻能力弱等单一算法的固有劣势,实现全局最优,具有匹配精度高、抗干扰性强、并行搜索效率高等优势。在Matlab2015b环境下开发了验证环境并对算法进行了实际验证,结果表明该算法可以在较短的时间内有效匹配目标图像,实时性、准确率和稳定性较高,收敛速度、并行搜索效率等核心参数满足设计需求。

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信阳农林学院学报

《信阳农林学院学报》(CN:41-1433/S)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《信阳农林学院学报》办刊宗旨是繁荣学术研究,加强学术交流,促进学校教学科研工作的开展。

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