基于改進(jìn)遺傳算法的圖像匹配定位

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1、基于改進(jìn)遺傳算法的圖像匹配定位傅超斌南幵來杭州電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院為了提高彩色圖形匹配效率，提出一種針對(duì)大圖搜索匹配的改進(jìn)遺傳算法搜索策略。針對(duì)圖像匹配問題的特點(diǎn)，以及根據(jù)遺傳算法的優(yōu)化策略，對(duì)蘇初始種群及交叉變異操作進(jìn)行改進(jìn)，從而加快圖形匹配定位速度，提高其結(jié)果的可靠性。關(guān)鍵詞：遺傳算法;優(yōu)化策略;圖像匹配定位;。ImagematchingandlocationbasedonimprovedgeneticalgorithmFuChaobinNanKailaiCollegeofComputer,HangzhouDianziUniversity;Abstract：Inordert

2、oimprovetheefficiencyofcolorimagematching,animprovedgeneticalgorithmsearchstrategyisproposed.Accordingtothecharacteristicsoftheimagematchingproblem,andaccordingtotheoptimizationstrategyofgeneticalgorithm,theinitialpopulationandcrossoverandmutationoperationareimproved,thustospeedupthematchingp

3、ositioningspeedandimprovethereliabilityoftheresults.Keyword：geneticalgorithm;optimizationstrategy;imagematchingandlocalization;0引言遺傳算法在邊界搜索(BlindSearch)、組合優(yōu)化(CombineOptimization)、機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)領(lǐng)域有不少的應(yīng)用U1。圖像匹配是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，遺傳算法搜索法是圖像匹配中一種常用的搜索法，通過圖像匹配可以快速確定待匹配大圖像屮是否有A標(biāo)圖像，若有則可同時(shí)確定其位置。1遺傳

4、算法的基本原理[2]1.1遺傳算法概念遺俾算法(GeneticAlgorithm,GA)是模擬生物進(jìn)化過程的遺俾選擇和自然淘汰的計(jì)算模型，是由美國學(xué)者Iblland于1975年首先提出m。其基本思想很簡單:一個(gè)原始問題的參數(shù)被轉(zhuǎn)換成一些基因編碼，通常被表示為二進(jìn)制染色體。初始的染色體個(gè)體都是隨機(jī)生成的，然后根據(jù)一些標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)判其個(gè)體的適應(yīng)度。個(gè)體適應(yīng)度的優(yōu)劣決定了其染色體繼續(xù)影響搜索的機(jī)會(huì)。適應(yīng)度越優(yōu)的個(gè)體也越有可能被選擇作為創(chuàng)建下一代的一部分，通過不同個(gè)體間的隨機(jī)信息交換，使得優(yōu)秀個(gè)體不斷被保留遺傳，從而不斷產(chǎn)生更優(yōu)的染色體。后代繼承了直系祖先的大部分基因信息，且整體優(yōu)于祖先群體

5、，進(jìn)而使其種群不斷往優(yōu)發(fā)展。1.2理論基礎(chǔ)Holland提出的模式定理奠定了遺傳算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，其數(shù)學(xué)表達(dá)形式為：其中，m(H，t+1)為t+1代中模式H的個(gè)體數(shù)，m(H，t)為t代中模式H的個(gè)體數(shù)，f(H)為t代中模式H的個(gè)體平均適應(yīng)度，泖f為t代種群中所有個(gè)體的平均適應(yīng)度，Pf，和Pn分別為交叉和變異概率，S(H)和0(H)分別為模式H的定義矩和模式階，1為染色體長度。積木塊假設(shè)：由模式定理可看出，具有低階、短定義矩以及平均適應(yīng)度高于群體平均適應(yīng)度的模式在子代中將以指數(shù)級(jí)增長。而通過短定義矩、低階以及高平均適應(yīng)度的模式，在遺傳操作下接近全局最優(yōu)解，即積木塊假設(shè)。1.3基本遺傳

6、算法基本的遺傳算法根據(jù)問題選擇編碼方式，把參數(shù)集合域映射到位串空間;確定適成度函數(shù);確定種群規(guī)模N、交叉概率P、和變異概率P.等算法參數(shù)。主要有以下幾個(gè)步驟：（1）初始化隨機(jī)生成的初始種群；（2）根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)，計(jì)算種群個(gè)體適應(yīng)度;若已達(dá)最大迭代次數(shù)，則跳出結(jié)束遺傳算法，否則繼續(xù)執(zhí)行；（3）執(zhí)行輪盤賭選擇操作；（4）根據(jù)交叉算子生成新的后代；（5）根據(jù)變異算子對(duì)新后代進(jìn)行變異操作，然后重新執(zhí)行步驟（2）。圖1基本遺傳算法流程圖算法流程圖如圖1所示。2算法應(yīng)用[4-5]2.1匹配問題描述假設(shè)搜索圖為NXM像素的圖像P和nXm像素的模板T，令％為以（i，j）為左頂點(diǎn)坐標(biāo)的nXm像素的

7、子圖。圖像匹配搜素即通過在待搜索圖P屮移動(dòng)nXm像素的模板T尋找與T一致的子閣可用類間方差來衡量其模板T和子閣之間的相似度判別函數(shù)：采用歸一化衡量相似度判別函數(shù):其中0