研究目的
提出一种基于具有独立光学选择特性的量子粒子群优化新方法，以提高GIS与光学图像融合中战略目标的配准精度和效率。
研究成果
所提出的方法有效且可行，在光学图像配准中对低频分量实现了高精度和强鲁棒性。
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[IEEE 2018年第十届智能人机系统与控制论国际会议（IHMSC）- 杭州（2018年8月25日-2018年8月26日）] 2018年第十届智能人机系统与控制论国际会议（IHMSC）- 基于量子粒子群优化的SAR与光学图像配准方法
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[IEEE 2018年第十届智能人机系统与控制论国际会议（IHMSC）- 杭州（2018年8月25日-2018年8月26日）] 2018年第十届智能人机系统与控制论国际会议（IHMSC）- 基于量子粒子群优化的SAR与光学图像配准方法
DOI：10.1109/IHMSC.2018.00091
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
摘要：在GIS与光学图像融合的关键步骤中，为提高战略目标配准的精度与效率，提出一种基于独立光学选择的量子粒子群优化（QPSO）新图像配准方法。该方法包含三个步骤：首先利用小波变换将光学图像分解为不同频率分量；其次采用Harris角点检测器提取特征角点；最后通过结合互信息与空间距离构建相似性度量，并运用QPSO算法搜索最优变换参数。实验结果表明，该方法有效可行，能对光学图像低频分量实现高精度与强鲁棒性的配准。
作者：
Lixia Zhang
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