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文檔簡介
1、景象匹配輔助導航技術以其定位精度在理論上與射程無關和自主性強等特點,成為飛行器組合導航中頗受重視的關鍵技術之一。景象匹配是指把一個圖像區(qū)域從另一個通常由別的傳感器攝取的相應景象區(qū)域中確定出來或找到它們之間對應關系的一種重要的圖像分析與處理技術。
針對景象匹配的特點,本文主要選取了基于邊緣特征的景象匹配算法作為研究對象,即:基于Hausdorff距離的邊緣匹配算法。并圍繞算法的抗干擾能力,匹配精度以及匹配速度等指標,對以上算法進
2、行改進,得到了更具抗干擾能力的、魯棒性的改進的Hausdorff距離的邊緣匹配算法。
遺傳算法和模擬退火算法是近年來興起的一種性能較好的尋優(yōu)方法。其中遺傳算法可以解決大空間、非線性等復雜的尋優(yōu)問題,但是傳統(tǒng)的遺傳算法有兩個嚴重的缺點,即容易過早收斂,以及在進化后期搜索效率低。模擬退火算法在搜索過程中,能隨機地接受某些劣解,理論上可以收斂到全局最優(yōu)解,但在足夠高的溫度、足夠慢的降溫速度以及每個溫度T下Metropolis抽樣等條
3、件下,將導致搜索過程效率低下。本文鑒于遺傳算法和模擬退火算法各自的特點,將二者有機結合起來,進而得出了一種搜索效率更高的基于遺傳退火算法的尋優(yōu)方法。
本文通過對遺傳模擬退火算法和Hausdorff距離算法的研究,提出了將兩種算法結合的新方法。新方法提高了Hausdorff距離算法的匹配速度和精度。經過理論分析和仿真論證,最終得出對比結論,證明改進的Hausdorff距離的邊緣匹配算法具有較強的魯棒性而引進遺傳模擬退火算法之后匹
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