基于差分进化P系统的多模态图像配准
利用膜计算的极大并行特点,提出一种在P系统框架下的多模态图像配准(DE-MCIR)算法.设计了一种细胞型P系统的膜结构,细胞膜中一个对象表示一组浮动图像变换参数.使用改进后的差分进化算法优化对象,并使用所设计的两种转运规则更新最优参数对象.最终,整个P系统的最优变换参数对象均保留在表层膜中.对卫星图像、红外与可见光等3类多模态图像进行了配准实验.结果显示:对于卫星图像配准实验,DE-MCIR的平均互信息值为1.4306,标准差为0.00341;对于红外与可见光等多模态卫星图像配准,DE MCIR的平均互信息值为0.0402,标准差为0.00016;对于红外与可见光等多模态真实图像配准,DE-MCIR的平均互信息值为0.0125,标准差为0.00187.与基于遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)和PSO&Powell的图像配准算法相比,DE-MCIR算法显示了更好的优越性,不仅具有更好的全局寻优能力,还有更高的配准精度和更强的鲁棒性.
多模态图像配准算法 差分进化算法 P系统 膜计算 变换参数
高志升 张铖方 胡占强 耿龙
西华大学 无线电管理技术研究中心,四川成都610039
国内会议
长春
中文
685-695
2015-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）