基于自适应蚁群算法的快速位移图像精准定位方法Fast Displacement Image Accurate Location Method Based on Adaptive Ant Colony Algorithms
高斌
摘要(Abstract):
经过长时间的研究发现,传统的图像定位方法可以精准的定位静态图像,但当用来定位快速位移图像时,存在着精准度低的问题.为此在传统图像定义方法的基础上,引入自适应蚁群算法,从而设计出针对快速位移图像的精准定位方法.首先利用图像采集设备获得快速位移原始图像,并从数学形态学变换、图像灰度化以及图像增强三个方面,得到图像的预处理结果.使用蚁群算法检测图像边缘,利用估计图像的运动轨迹来提取更新的动态自适应信息素,通过信息素配准输出快速图像的精准定位结果.对比实验分析,与传统定位方法相比,自适应蚁群算法的快速位移图像精准定位方法的精准率提高了15.96%.
关键词(KeyWords): 自适应;蚁群算法;快速位移;图像定位;精准定位
基金项目(Foundation): 2016年安徽科技学院校级教学团队(名师工作室)项目(XJ201625);; 2018年校级质量工程一般项目(X2018045)
作者(Author): 高斌
DOI: 10.16393/j.cnki.37-1436/z.2019.05.011
参考文献(References):
- [1]王俊英,颜芬芬,陈鹏,等.基于概率自适应蚁群算法的云任务调度方法[J].郑州大学学报(工学版),2017,38(4):51-56.
- [2]尤海龙,鲁照权.参数α、β和ρ自适应调整的快速蚁群算法[J].制造业自动化,2018,40(6):105-108,118.
- [3]何同弟,祝燎.基于蚁群算法的多传感器图像融合方法[J].测控技术,2017,36(8):15-19.
- [4]汪凯,张贵仓.基于改进蚁群算法的图像边缘检测研究[J].计算机工程与应用,2017,53(23):171-176.
- [5]佚名.基于反向学习的自适应数据挖掘优化算法[J].信息通信,2018,187(7):19-20.
- [6]佚名.果蝇算法与改进蚁群算法优化模糊集的自适应图像增强[J].山东农业大学学报(自然科学版),2018,49(5):105-108.
- [7]曹青媚,王雪莲.快速位移图像高阶累积量噪点检测技术[J].计算机仿真,2017,34(7):281-284.
- [8]曾瑞.基于动态位移的成像反馈定位投影的研究与设计[J].无线互联科技,2017,32(2):81-82.
- [9]罗家祥,林畅赫,王加朋,等.结合深度卷积网络与加速鲁棒特征配准的图像精准定位[J].光学精密工程,2017,25(2):469-476.
- [10]牟丽,杨敏.结合图像上下文的二阶导数边缘融合线条精确定位与配准[J].计算机辅助设计与图形学学报,2017,29(4):616-623.
- [11]董煜文,王晓华,张森宇,等.一种基于SIFT算法的衣架指夹图像定位方法[J].西安工程大学学报,2018,11(2):54-59.
- [12]朱彬,薛路强,谭守标.一种改进的数字图像定位识别方法研究[J].计算机技术与发展,2017,27(12):67-70.