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1、研究论文(Articles)基于爬山法的快速图像匹配闫宇壮,王亦平,黄新生国防科技大学机电工程与自动化学院,长沙410073摘要针对高速系统的应用需求,分析一种基于爬山法的快速图像匹配算法。文章首先通过分析NNPROD算法的相关度量曲面,设计了多个爬山者按照优先级依次爬山的启发式搜索算法,该算法能够保证全局最优。然后分析了进一步提高算法快速性的三种改进方案:爬山步长的自适应调整、通过图像样本集来计算相关度、爬山与分层相结合的搜索策略。实验结果表明,爬山搜索算法性能优越。目前,该法已在实际系统中得到应用。关键词爬
2、山法;快速算法;分层搜索;图像匹配;NNPROD算法中图分类号TP391文献标识码A文章编号1000-7857(2008)20-0072-04FastImageMatchingBasedon性度量、搜索空间、搜索算法的不同组合。Brown理论的前两个元素对应于算法的精度、抗扰性能,即鲁棒性,而后两个元Hill-climbing素则对应于其快速性。多年来,对鲁棒性问题的理论研究最多,且成果显著。例如,基于灰度相关的NNPROD(去均值归YANYuzhuang,WANGYiping,HUANGXinsheng一化积
3、相关算法)、NIC(灰度组合矩阵),基于特征的Haus-[1-5]。对快速性问题CollegeofMechatronicsandAutomation,NationalUniversityofdorff距离法,以及一些基于频域的算法等的研究相对较少,常见的有分层搜索[4]、遗传搜索[5]、频域快速DefenseTechnology,Changsha410073,China卷积[6]等,这些方法在一些高速系统中仍不能满足要求。文献[7]研究了并行爬山算法,但却对单线程的嵌入式系统有一定AbstractForahig
4、hspeedsystem,afastimagematching的局限性。因此,在保证鲁棒性的前提下继续深入研究快速algorithmbasedonHill-climbingsearchispresented.Byanalyzing搜索算法具有重要的意义。thecorrelativesurfaceofNNPROD,aheuristicsearchingalgorithm本文以NNPROD算法为基础,研究基于爬山法的快速图isdefinedformulti-climberstoclimbthehillaccordi
5、ngtotheir像匹配搜索算法,并给出进一步提高速度的三种改进策略,最prioritiestoensuretheglobaloptimization.Thepaperalsoproposes后对算法的适应性进行了简要分析。threeschemestoimprovethespeedofimagematching,theyare:adaptiveadjustmentoftheclimber'sstep,calculationofthecorrelativecoefficientaccordingtosamples
6、oftheimages,anda1基于爬山法的快速匹配算法strategyofcombiningtheHill-climbingandLayered-searching.The基于灰度相关的NNPROD算法计算简单,且抗噪性能良experimentalresultsshowthatthealgorithmspresentedenjoyan好,因而被广泛采用。下面通过分析NNPROD算法的相关曲excellentperformance.面,引出本文的爬山法搜索策略。Keywordshill-climbing;fa
7、stalgorithm;layered-searching;image1.1NNPROD相关曲面分析matching;NNPRODmethod设基准图S的大小为N×N(像素),模板图T的大小为M×M(像素),(N>M)。NNPROD算法的度量函数表示为MM!![Su,v(i,j)-Su,v][T(i,j)-T"]0引言i=1j=1ρ(u,v)=(1)MMMM图像匹配是计算机视觉中的一门重要技术,它可用于飞2·"2#!![Su,v(i,j)-Su,v]$!![T(i,j)-T]行器导航、机器人视觉、医学图片处理等
8、诸多领域。根据i=1j=1i=1j=1Brown的4元素理论,各种图像匹配算法都是特征空间、相似式中,Su,v为基准子图Su,v的灰度均值,T为模板图灰度均值。收稿日期:2008-08-25基金项目:兵器预研项目(2020203)作者简介:闫宇壮,长沙市开福区德雅路正街47号国防科技大学机电工程与自动化学院,博士研究生,E-mail:photon2000@126.com;黄新生,长沙市
