[發明專利]一種基于自適應參數粒子群算法的圖像配準方法

有效

• 申請號: 202310402817.0
• 申請日: 2023-04-17
• 公開（公告）號: CN116152316B
• 公開（公告）日: 2023-07-07
• 發明（設計）人: 孟凱;王宇;郭衍民
• 申請（專利權）人: 山東省工業技術研究院
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T3/00;G06N3/006;G06F17/18
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本發明屬于數字圖像處理領域，公開了一種基于自適應參數粒子群算法的圖像配準方法，該方法中平衡全局搜索和局部搜索的權重w取值采用線性遞減的概率密度函數。相比于傳統粒子群算法，本發明搜索到的最終結果的MI值更高。同時，搜索到的四個仿射變換參數更接近實際結果。

技術領域

本發明屬于數字圖像處理領域，尤其涉及一種基于自適應參數粒子群算法的圖像配準方法。

背景技術

圖像配準被描述為尋找將測試圖像映射到參考圖像的幾何變換的任務。圖像配準廣泛應用于許多領域，包括醫學圖像處理、計算機視覺和遙感圖像處理等。圖像配準技術大致分為基于特征的配準技術和基于圖像灰度值的配準技術。前者需要分別從測試圖像和參考圖像中提取特征，然后將它們進行匹配以建立兩幅圖像之間的幾何變換。第二種方法則利用圖像的灰度值，計算測試圖像和參考圖像之間的相似性，常用的評價相似性的技術為信息論中的互信息技術。

粒子群算法是一種基于隨機搜索的智能優化算法。以互信息作為目標函數，粒子群算法可以用來完成圖像配準功能。在應用到圖像配準中，粒子群算法在搜索最優解時，由于粒子可能會陷入局部最優點，從而造成搜索阻塞。

發明內容

為了解決圖像配準時，粒子群陷入局部最優的問題，本發明提出了一種基于自適應參數粒子群算法的圖像配準方法，其中平衡全局搜索和局部搜索的權重 w取值采用線性遞減的概率密度函數，更利于粒子群跳出局部最優點，從而整個搜索過程不會阻塞。

具體內容包括以下步驟：

步驟1：獲取圖像A和B，將圖像A利用仿射變換得到圖像B。

步驟2：初始化粒子群算法的參數集合。

步驟3：利用仿射變換矩陣T，得到圖像A的變換后圖像，計算圖像B和A’之間的互信息，作為粒子群算法搜索的目標函數 f(*)。

步驟4：記錄當前迭代次數 t下的粒子群所能搜索到的全局最優位置向量 gb( t)和每個粒子搜索到的最優位置向量。

步驟5：算法迭代到 t+1次，更新粒子群的速度向量和位置向量，更新過程中涉及的平衡全局搜索和局部搜索的權重 w取值的概率密度函數為線性遞減函數，計算方法如下：

， t為迭代次數。

其中 c由下式計算得出：

， r為0到1之間的隨機數。

a和 b的計算公式如下：

，

，。

和分別按下式計算得出：

，T為迭代總次數，T=500。