检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨松[1,2] 邵龙潭[1] 金凤[3] 史鹏辉[4] 迟建卫[5]
机构地区:[1]大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室,辽宁大连116024 [2]大连海洋大学教育技术与计算中心,辽宁大连116023 [3]大连市气象局,辽宁大连116001 [4]大连海洋大学信息工程学院,辽宁大连116023 [5]大连海洋大学理学院,辽宁大连116023
出 处:《现代电子技术》2013年第24期70-72,76,共4页Modern Electronics Technique
基 金:国家"973"计划项目(2010CB315022);国家自然科学基金(50905022);工业装备结构分析国家重点实验室专项基金项目(S09104);中央高校基本科研业务费专项基金资助(DUT12LK21)
摘 要:针对人工蜂群算法存在的收敛速度较慢,易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的人工蜂群优化算法,并应用于数字图像相关的整像素位移搜索中。该算法借助相关度值的变化来动态调整跟随蜂的搜索步长,平衡其全局和局部的搜索能力;侦察蜂利用遗传算法的交叉运算产生新解,改善全局搜索能力。实验结果表明,改进的算法能有效地提高收敛速度,改善整像素位移搜索的性能。Aiming at the problems of slow convergence speed and easy to fall into local optimal solution, which exist in artificial bee colony algorithms, an improved artificial bee colony optimization algorithm is proposed for the pixel displacement search in digital image correlation. In the algorithm, the search step of the following bee is adjusted dynamically according to the changes of the correlation to balance the capability of global search and local search, and the scout bee employs crossover operation of genetic algorithm to generate new solution for improving the global search capacity. The experimental results show that the improved algorithm can enhance the convergence capability effectively and improve the performance of integer pixel displacement search.
关 键 词:人工蜂群算法 数字图像相关 变形 整像素位移 动态步长 交叉运算
分 类 号:TN919-34[电子电信—通信与信息系统] TP301.6[电子电信—信息与通信工程]
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