基于智能优化策略的图像自动配准方法  

Automatic sensor image registration using intelligent optimization methods

作　　者：唐健[1] 朱继红[1] 孙增圻[1] 

机构地区：[1]清华大学计算机科学与技术系,北京100084

出　　处：《清华大学学报（自然科学版）》2004年第9期1252-1255,共4页Journal of Tsinghua University(Science and Technology)

基　　金：国家"九七三"重点基础研究项目 ( G2 0 0 2 CB3 12 2 0 5 ) ;国家自然科学基金资助项目 ( 60 1740 18)

摘　　要：传感器图像配准是传感器融合中的一个重要课题 ,它的任务就是在不同的传感器图像之间找出正确的映射匹配关系。从优化问题的角度考察传感器配准问题 ,提出一个适当的适配度函数以评定传感器图像间的映射参数 ,并在此基础上采用遗传算法、模拟退火、遗传模拟退火算法等随机优化方法解决此优化问题 ,从而达到自动配准传感器图像的目的。实验结果证明了这种配准方法的可行性 ,而且它对噪声不敏感 ,表现出较好的鲁棒性。Sensor image registration is the task of correctly mapping one sensor image into another before sensor fusion. The problem is approached as an optimization problem, with a fitness function to evaluate the mapping parameter sets and several intelligent optimization methods, including genetic algorithms, simulated annealing, and genetic simulated annealing (GASA), used to automatically solve the problem. Experiments indicate the effectiveness of the registration methods which are insensitive to noise. GASA provides the best performance because of its rapid convergence.

关 键 词：传感器图像配准 遗传算法 模拟退火 遗传模拟退火算法 

分 类 号：TP242.62[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]