基于改进粒子群算法的散斑图像大变形位移场测量方法

1

作者 王琳霖 邵景 +4 位作者 高骞 王传云 李中一 王一鸣 张瑜 《光子学报》 北大核心 2025年第12期174-185,共12页

针对传统的亚像素位移搜索算法在大变形位移场情况下因初始值估计不准确而导致的不收敛问题,提出了一种改进的粒子群优化算法,能够在大变形位移场测量中提供可靠的初始值,进而通过逆合成-高斯牛顿算法(IC-GN)迭代求取亚像素位移场。该... 针对传统的亚像素位移搜索算法在大变形位移场情况下因初始值估计不准确而导致的不收敛问题,提出了一种改进的粒子群优化算法,能够在大变形位移场测量中提供可靠的初始值,进而通过逆合成-高斯牛顿算法(IC-GN)迭代求取亚像素位移场。该方法通过粗细搜索策略优化初始粒子分布,使初始粒子更接近真实解区域,显著减少了无效搜索行为,提高了收敛速度与计算效率。同时,在搜索后期引入模拟退火算法的概率突跳机制,增强了算法跳出局部最优解的能力,进一步提高了全局搜索性能。在模拟散斑图像的平移实验和碳纤维复合材料的拉伸实验验证了所提算法的有效性。实验结果表明,所提出的算法在大变形位移场下具有更高的测量精度和更强的鲁棒性,当位移像素大于3时,改进后的粒子群算法相比传统粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和灰狼算法(GWO)保持着较高的计算精度和稳定性,均值误差相对平稳,标准差的平均值约为0.023像素。同时有效克服了传统方法易陷入局部最优、收敛缓慢等问题,验证了其在复杂变形场景中的实用性与优越性。 展开更多

关键词 数字图像相关 改进粒子群算法 IC-GN 大变形位移场 粗细搜索策略

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一种改进ICP点云配准方法的研究

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作者 于明旭 纪志浩 陈飞敏 《科学技术创新》 2025年第13期74-77,共4页

提出基于等曲率特征点粗配准方法和基于间接平差的ICP精配准方法的组合点云配准算法。粗配准算法通过点曲率简化点云数据,将搜索和比较过程限制在曲率相同的点范围内,减少比较特征点的数量,简化原始点云配准过程。基于间接平差的ICP算... 提出基于等曲率特征点粗配准方法和基于间接平差的ICP精配准方法的组合点云配准算法。粗配准算法通过点曲率简化点云数据,将搜索和比较过程限制在曲率相同的点范围内,减少比较特征点的数量,简化原始点云配准过程。基于间接平差的ICP算法通过距离阈值和迭代次数控制迭代过程,提高算法稳定性,加快算法收敛速度。为验证改进后点云配准算法的有效性,从点云配准时间和点云配准精度两方面比较改进ICP点云配准算法与现有的配准算法。结论:改进后的算法减少迭代次数,提高点云配准精度,满足实际应用。 展开更多

关键词 点云数据 特征点 ICP算法 粗配准 精配准

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采用改进Mean Shift算法的移动机器人行人跟踪 被引量：11

3

作者 王丽佳 贾松敏 +1 位作者 王爽 李秀智 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期2364-2370,共7页

为了提高移动机器人目标跟踪系统在复杂环境中的跟踪性能,提出在双层定位机制下采用基于自适应核函数的Mean Shift算法实现目标跟踪。利用射频识别器件(RFID)检测携带标签的目标,实现外层粗定位并确定感兴趣区域(ROI);在内层则根据对视... 为了提高移动机器人目标跟踪系统在复杂环境中的跟踪性能,提出在双层定位机制下采用基于自适应核函数的Mean Shift算法实现目标跟踪。利用射频识别器件(RFID)检测携带标签的目标,实现外层粗定位并确定感兴趣区域(ROI);在内层则根据对视差图的ROI的处理结果确定初始搜索窗口,然后应用基于自适应核函数的Mean Shift算法在从立体相机获得的左图中应用基于自适应核函数的Mean Shift算法实现对目标的精确定位。自适应核函数由目标的区域特征与Epanechnikov函数相融合构成,克服了目标边缘处背景像素对目标颜色概率分布的影响。与传统的Mean Shift算法相比,所提方法在同色背景干扰下仍能准确跟踪目标。另外,RFID限定了图像搜索范围,节省了运算开支,图像处理的平均时间为62.11 ms/frame,满足实时跟踪的要求。实验结果表明,该方法可实现移动机器人在同色背景干扰、遮挡、目标快速移动等情况下的目标跟踪。 展开更多

关键词 移动机器人 行人跟踪 双层定位机制 自适应核函数 Mean SHIFT算法 射频识别器件

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采用搜索趋化策略的布谷鸟全局优化算法 被引量：22

4

作者 马卫 孙正兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2429-2439,共11页

布谷鸟搜索算法是一种基于莱维飞行搜索策略的新型智能优化算法.单一的莱维飞行随机搜索更新策略存在全局搜索性能不足和寻优精度不高等缺陷.为了解决这一问题,本文提出了一种改进的布谷鸟全局优化算法.该算法的主要特点在于以下三个方... 布谷鸟搜索算法是一种基于莱维飞行搜索策略的新型智能优化算法.单一的莱维飞行随机搜索更新策略存在全局搜索性能不足和寻优精度不高等缺陷.为了解决这一问题,本文提出了一种改进的布谷鸟全局优化算法.该算法的主要特点在于以下三个方面:首先,采用全局探测和模式移动交替进行的模式搜索趋化策略,实现了布谷鸟莱维飞行的全局探测与模式搜索的局部优化的有机结合,从而避免盲目搜索,加强算法的局部开采能力;其次,采取自适应竞争机制动态选择最优解数量,实现了迭代过程搜索速度和解的多样性间的有效平衡;最后,采用优势集搜索机制,实现了最优解的有效合作分享,强化了优势经验的学习.对52个典型测试函数实验结果表明,本文算法不仅寻优精度和寻优率显著提高,鲁棒性强,且适合于多峰及复杂高维空间全局优化问题.本文算法与最新提出的改进的布谷鸟优化算法以及其它智能优化策略相比,其全局搜索性能与寻优精度更具优势,效果更好. 展开更多

关键词 布谷鸟算法 趋化搜索 Hooke-Jeeves模式搜索 合作分享 自适应竞争 全局优化

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一种立体匹配的新算法 被引量：4

5

作者 王彪 王金岩 +1 位作者 何亦征 沈春林 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第10期153-155,共3页

提出了一种基于遗传算法进行立体匹配,并获得高密度视差图的方法。遗传算法比其它优化方法具有更强的搜索能力,因此非常适用于求解全局优化问题。利用这一特点,该文将每一幅视差图看作是一个个体,将视差值编码形成染色体,这样每个个体... 提出了一种基于遗传算法进行立体匹配,并获得高密度视差图的方法。遗传算法比其它优化方法具有更强的搜索能力,因此非常适用于求解全局优化问题。利用这一特点,该文将每一幅视差图看作是一个个体,将视差值编码形成染色体,这样每个个体中都有许多染色体。然后,引入匹配约束条件,形成目标函数,利用遗传算法搜索全局最优解。另外,还采用了由粗到精的层次策略来减少匹配模糊性和搜索时间。最后,分别用合成图像和真实图像对这种方法进行了验证。 展开更多

关键词 立体匹配 视差图 遗传算法 由粗到精的层次策略

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渐进空间映射算法优化设计柱面矩形贴片天线 被引量：2

6

作者 岳亮 谢拥军 +2 位作者 李沙 龚云峰 杨晓东 《电子器件》 CAS 2009年第3期674-676,681,共4页

将空间映射算法推广到共形天线的优化设计之中,并设计了一个谐振频率在2.5GHz的柱面矩形贴片天线。粗糙模型和精细模型分别采用腔模理论和全波电磁仿真软件HFSS进行分析,并通过渐进空间映射算法联系起来。计算结果表明,与直接优化精细... 将空间映射算法推广到共形天线的优化设计之中,并设计了一个谐振频率在2.5GHz的柱面矩形贴片天线。粗糙模型和精细模型分别采用腔模理论和全波电磁仿真软件HFSS进行分析,并通过渐进空间映射算法联系起来。计算结果表明,与直接优化精细模型相比,该方法可以大大减少计算时间,提高设计效率。 展开更多

关键词 粗糙模型 精细模型 渐进空间映射算法 柱面矩形贴片天线

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基于法向量和高斯曲率的点云配准算法 被引量：5

7

作者 石磊 严利民 《微电子学与计算机》 北大核心 2020年第9期68-72,共5页

迭代最近点算法(Iterative closest point,ICP)因配准精度高、适应性强而被广泛使用,但是它容易受高斯噪声和离群点的影响,导致运行速度缓慢、配准精度降低,且需要两片点云具有良好的初始位置,否则会出现局部最优问题.针对以上问题,本... 迭代最近点算法(Iterative closest point,ICP)因配准精度高、适应性强而被广泛使用,但是它容易受高斯噪声和离群点的影响,导致运行速度缓慢、配准精度降低,且需要两片点云具有良好的初始位置,否则会出现局部最优问题.针对以上问题,本文提出了一种新的点云配准方法,利用法向量和高斯曲率进行粗配准,去除无关点同时提供较好的初始位置,再采用基于奇异值分解的ICP算法进行精细配准,并采用斯坦福大学的点云数据集进行了配准实验,结果表明,本文算法能够有效降低高斯噪声和离群点对配准效果的干扰,改善了点云配准的运行效率和配准精度,与传统ICP算法相比,平均配准时间减少了53.5%,配准精度提高了43.2%. 展开更多

关键词 迭代最近点算法 法向量 高斯曲率 粗配准 精细配准

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渗流方程的渗透率自适应权重网格粗化算法 被引量：1

8

作者 谭未一 刘福平 +2 位作者 李瑞忠 杨长春 孙建孟 《石油大学学报（自然科学版）》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期47-50,共4页

为了提高渗流方程的计算速度和精度,将渗透率自适应网格技术应用于三维非均匀非稳态渗流方程的网格粗化算法中。对于渗透率或孔隙度变化异常的区域,采用精细网格直接求解其压力分布;而在其他区域,采用不均匀网格粗化的方法计算其压力分... 为了提高渗流方程的计算速度和精度,将渗透率自适应网格技术应用于三维非均匀非稳态渗流方程的网格粗化算法中。对于渗透率或孔隙度变化异常的区域,采用精细网格直接求解其压力分布;而在其他区域,采用不均匀网格粗化的方法计算其压力分布。用自适应权重网格粗化算法计算了三维非均匀非稳态渗流场的压力分布。结果表明,三维非均匀非稳态渗流方程的三维不均匀自适应网格粗化算法的解在渗透率或孔隙度异常区域的压力分布规律非常逼近精细网格算法的解,在其他区域的压力分布规律非常逼近粗化算法的解。与采用精细网格算法相比,其计算速度大大提高。 展开更多

关键词 网格粗化 渗透率 渗流方程 压力分布 孔隙度 计算速度 三维 网格算法 自适应 逼近

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融合SOM和改进PSO的Web文档集成聚类算法 被引量：2

9

作者 宋剑杰 王伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第34期111-114,共4页

随着信息的爆炸式增长,现有的搜索引擎在很多方面不能满足人们的需要。Web文档聚类可以减小搜索空间,加快检索速度,提高查询精度。提出了一种融合SOM(Self-Organizing Maps)粗聚类和改进PSO(Particle Swarm Optimization)细聚类的Web文... 随着信息的爆炸式增长,现有的搜索引擎在很多方面不能满足人们的需要。Web文档聚类可以减小搜索空间,加快检索速度,提高查询精度。提出了一种融合SOM(Self-Organizing Maps)粗聚类和改进PSO(Particle Swarm Optimization)细聚类的Web文档集成聚类算法。首先根据向量空间模型表示法,用特征词条及其权值表示Web文档信息,其次用SOM算法对文档特征集进行粗聚类,得到一组输出权值,然后用这组权值初始化改进的PSO算法,用改进PSO算法对此聚类结果进行细化,最终实现Web文档聚类。仿真结果表明,该算法能有效提高文档查询的查准率和查全率,具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 WEB文档聚类 自组织特征映射 粗聚类 改进PSO算法 细聚类 集成聚类算法

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基于布谷鸟优化的三维点云配准算法 被引量：7

10

作者 马卫 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第12期216-223,272,共9页

针对ICP算法在点云配准时存在对初始位置敏感、易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于布谷鸟优化算法的点云配准方法。对输入点云的均匀采样,并基于领域半径约束的固有形状特征点(Intrinsic Shape Signature,ISS)提取进一步简化点云。通过... 针对ICP算法在点云配准时存在对初始位置敏感、易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于布谷鸟优化算法的点云配准方法。对输入点云的均匀采样,并基于领域半径约束的固有形状特征点(Intrinsic Shape Signature,ISS)提取进一步简化点云。通过布谷鸟算法莱维飞行全局搜索更新策略完成对点云较好的初始配准,得到空间变换矩阵参数。利用k-D树(k-Dimension tree)近邻搜索方法加快对应点的搜索速度,以提高点云ICP精细配准的效率。通过对不同初始位置的点云库模型进行配准实验,结果表明该算法能有效克服ICP算法的缺陷,其全局搜索性能与寻优精度更具优势,抗噪性好,配准精度高,鲁棒性强。 展开更多

关键词 布谷鸟算法 全局优化 点云配准 粗精配准 ICP算法

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置信区间渐进空间映射算法优化设计共形微带天线 被引量：2

11

作者 朱永忠 岳亮 《苏州大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第3期42-45,共4页

介绍了一种快速收敛的置信区间渐进空间映射算法.将置信区间的概念和渐进空间映射算法结合在一起,进一步加快精细模型与设计目标的逼近速度,提高了优化效率,通过此算法设计了一个谐振频率在2.5GHz的柱面共形微带天线.与先前的渐进空间... 介绍了一种快速收敛的置信区间渐进空间映射算法.将置信区间的概念和渐进空间映射算法结合在一起,进一步加快精细模型与设计目标的逼近速度,提高了优化效率,通过此算法设计了一个谐振频率在2.5GHz的柱面共形微带天线.与先前的渐进空间映射算法相比,该方法进一步减少了计算时间,提高了设计效率. 展开更多

关键词 粗糙模型 精细模型 空间映射算法 共形天线

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基于相位相关与Keren算法的图像配准 被引量：4

12

作者 李相国 马晓川 《微计算机应用》 2009年第11期19-23,共5页

提出了一个由粗到精的图像配准算法,它是基于相位相关法和Keren算法的两步实现法,即利用相位相关法完成大旋转角度及大平移的粗略估计,根据估计结果补偿后再应用Keren算法进行精细估计。该算法结合了相位相关法在大旋转角度大平移和Kere... 提出了一个由粗到精的图像配准算法,它是基于相位相关法和Keren算法的两步实现法,即利用相位相关法完成大旋转角度及大平移的粗略估计,根据估计结果补偿后再应用Keren算法进行精细估计。该算法结合了相位相关法在大旋转角度大平移和Keren算法在小旋转角度小平移估计上的长处,且避开了各自的局限性及不足。仿真实验结果表明,该算法在大旋转角度大平移情形下仍可以获得高精度亚像素估计结果。 展开更多

关键词 图像配准 相位相关 Keren算法 由粗到精

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基于粗定位-精匹配的双目视觉目标定位方法 被引量：4

13

作者 杜玉晓 郑晓森 +3 位作者 陈祎杭 王小桥 王公东 钟楠 《自动化与信息工程》 2021年第5期11-17,共7页

为提高双目视觉系统定位精度,提出一种基于粗定位-精匹配的双目视觉目标定位方法。利用Canny边缘检测算法对左、右图像中的目标物体进行识别,提取目标物体最大、最小矩形区域,从而实现目标物体的粗定位。采用SIFT算法得到左、右图像中... 为提高双目视觉系统定位精度,提出一种基于粗定位-精匹配的双目视觉目标定位方法。利用Canny边缘检测算法对左、右图像中的目标物体进行识别,提取目标物体最大、最小矩形区域,从而实现目标物体的粗定位。采用SIFT算法得到左、右图像中目标的特征点;用RANSAC得到精确匹配点,并计算出左、右图像中物体之间的透视变换关系;根据透视变换关系确定左图像的目标特征点在右图像目标潜在匹配点的位置,得到目标物体的三维位姿及质心坐标,从而实现目标物体的精匹配。实验结果表明:本文方法平均测距误差为4.6 mm,平均耗时为1.265 s,相比SIFT、SURF特征匹配定位方法,具有定位精度高、运行时间短的特点。 展开更多

关键词 双目立体视觉 粗定位 精匹配 SIFT算法 RANSAC 透视变换

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基于隐式空间映射算法的双频带滤波器设计

14

作者 张友俊 侯明明 《固体电子学研究与进展》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期307-311,共5页

将差分进化算法用于隐式空间映射(ISM)的参数提取中,并对差分进化算法中的种群更新和交叉概率因子进行了改进,可以有效解决参数提取过程中算法的假收敛及收敛速度过慢的问题,改进了隐式空间映射算法中粗糙模型(CM)与精细模型(FM)之间的... 将差分进化算法用于隐式空间映射(ISM)的参数提取中,并对差分进化算法中的种群更新和交叉概率因子进行了改进,可以有效解决参数提取过程中算法的假收敛及收敛速度过慢的问题,改进了隐式空间映射算法中粗糙模型(CM)与精细模型(FM)之间的参数映射的相关性,迭代次数明显减少。通过设计一个微带双频带滤波器对该算法进行了验证,该双频带滤波器的中心频率分别为2.45GHz和5.25GHz,其粗糙模型和精确模型分别在Agilent ADS和Ansoft HFSS中进行计算分析。由结果可知,在精细模型中的仿真次数明显减少,有效地提高了滤波器的设计效率。 展开更多

关键词 隐式空间映射算法 精细模型 粗糙模型 差分进化算法 双频带滤波器

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并行遗传算法

15

作者 陈国良 《扬州师院学报（自然科学版）》 CSCD 1995年第3期1-9,共9页

分析了 GA(Genetic Algorithm)的固有并行性及其并行化实现的困难;探讨了 GA 算法的并行化途径;讨论了粗粒度孤岛模型和细粒度邻域模型在并行机上的具体实现实例;在此基础上,对上述两种模型的性能作了简要的比较.

关键词 遗传算法 并行处理 自然进化 进化论 物种

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基于一种NAND闪存页缓存器设计的C/F读取算法研究 被引量：1

16

作者 陈珂 杜智超 +2 位作者 叶松 王颀 霍宗亮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2619-2625,共7页

为减小共源线噪声对NAND闪存读可靠性的影响,设计了一种可实现C/F(Coarse/Fine)读取操作的页缓存器电路,并设计实现了适用于此电路的C/F读取算法,显著减小了共源线噪声.该算法通过两次子读感应读取存储单元,在第一次子读感应中分辨出阈... 为减小共源线噪声对NAND闪存读可靠性的影响,设计了一种可实现C/F(Coarse/Fine)读取操作的页缓存器电路,并设计实现了适用于此电路的C/F读取算法,显著减小了共源线噪声.该算法通过两次子读感应读取存储单元,在第一次子读感应中分辨出阈值电压较低的存储单元并标记在页缓存器中,使其不再进行第二次子读感应,从而减小共源线噪声引起的阈值偏移.电路仿真计算表明,该支持C/F读取算法的页缓存器结构能够减小阈值偏移至少495. 6mV,有效提高了NAND闪存读操作的精确性. 展开更多

关键词 NAND闪存 多值存储单元 页缓存器 coarse/fine读取算法 读可靠度

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二维点轮廓与矢量轮廓配准研究 被引量：5

17

作者 黄方 宁涛 +1 位作者 陈志同 沈云超 《图学学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期598-606,共9页

在平面类零件的光学测量中,二维点轮廓与矢量轮廓的配准是关键算法,配准精度直接影响测量精度。针对平面类零件的配准问题,提出了基于形状特征函数的粗配准算法和二维矢量最近点迭代(ICP)精配准算法。利用角度距离图法将矢量图形的几何... 在平面类零件的光学测量中,二维点轮廓与矢量轮廓的配准是关键算法,配准精度直接影响测量精度。针对平面类零件的配准问题,提出了基于形状特征函数的粗配准算法和二维矢量最近点迭代(ICP)精配准算法。利用角度距离图法将矢量图形的几何信息转化为独立于坐标系的连续函数,进而实现粗配准算法。基于平面上点与曲线的最近距离算法计算配准目标函数,给出了不同于传统的ICP算法的直接求解目标函数的解析方法,有效提高了算法效率。利用实例验证分析了该算法的高效性和可靠性。 展开更多

关键词 二维矢量图形 二维点云 粗配准 精配准 最近点迭代算法

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基于图割精细化和可微分聚类的无监督显著性目标检测 被引量：3

18

作者 李小雨 房体育 +1 位作者 夏英杰 李金屏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3571-3577,共7页

针对传统显著性检测算法分割精度低以及基于深度学习的显著性检测算法对像素级人工注释数据依赖性过强等不足,提出一种基于图割精细化和可微分聚类的无监督显著性目标检测算法。该算法采用由“粗”到“精”的思想,仅利用单张图像的特征... 针对传统显著性检测算法分割精度低以及基于深度学习的显著性检测算法对像素级人工注释数据依赖性过强等不足,提出一种基于图割精细化和可微分聚类的无监督显著性目标检测算法。该算法采用由“粗”到“精”的思想,仅利用单张图像的特征便可以实现精确的显著性目标检测。首先利用Frequency-tuned算法根据图像自身的颜色和亮度得到显著粗图,然后根据图像的统计特性进行二值化并结合中心优先假设得到显著目标的候选区域,进而利用基于单图像进行图割的GrabCut算法对显著目标进行精细化分割,最后为克服背景与目标极为相似时检测不精确的困难,引入具有良好边界分割效果的无监督可微分聚类算法对单张显著图做进一步的优化。所提出的算法在ECSSD和SOD数据集上进行测试并与现有的7种算法进行对比,结果表明得到的优化显著图更接近于真值图,在ECSSD和SOD数据集上分别实现了14.3%和23.4%的平均绝对误差(MAE)。 展开更多

关键词 显著性目标检测 Frequency-tuned算法 GrabCut算法 可微分聚类 由“粗”到“精”

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基于GPU的并行ICP点云配准算法研究 被引量：6

19

作者 王嘉琛 叶周润 +3 位作者 欧鑫 袁斌 吴言安 张树峰 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第11期1501-1505,共5页

针对传统串行精配准算法在海量点云数据配准时计算效率低的问题,文章利用图形处理器(graphics processing unit,GPU)的多线程计算能力将传统算法并行化,基于GPU实现并行化的统一计算设备架构迭代最近点(compute unified device architec... 针对传统串行精配准算法在海量点云数据配准时计算效率低的问题,文章利用图形处理器(graphics processing unit,GPU)的多线程计算能力将传统算法并行化,基于GPU实现并行化的统一计算设备架构迭代最近点(compute unified device architecture iterative closest point,CUDAICP)算法。首先采用粗配准方法对源点云进行旋转平移,得到源点云的初始位置,再将其与目标点云输入CUDAICP算法进行精配准;对房间点云、带有楼梯的房间点云2种场景点云数据进行配准实验。结果表明:在粗配准中,采样一致性初始配准(sample consensus initial alignment,SAC-IA)算法在不同场景下具有较好的效果;在精配准中,CUDAICP算法与传统迭代最近点(iterative closest point,ICP)算法相比,在保证精度的同时,速度提升最高可达8.2倍。 展开更多

关键词 粗配准 统一计算设备架构(CUDA) 迭代最近点(ICP)算法 精配准 点云配准

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一种快速的两步骤图像匹配新算法 被引量：4

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作者 邱丽君 唐加山 《计算机技术与发展》 2015年第8期67-70,共4页

图像匹配时间包括特征提取时间和特征点匹配时间,减少特征提取时间,能够大大提高图像匹配效率。目前,普遍的匹配算法对整幅图像进行特征提取,当图像较大时,特征提取时间长,影响匹配效率。文中提出一种由粗到细的两步骤快速图像匹配新算... 图像匹配时间包括特征提取时间和特征点匹配时间,减少特征提取时间,能够大大提高图像匹配效率。目前,普遍的匹配算法对整幅图像进行特征提取,当图像较大时,特征提取时间长,影响匹配效率。文中提出一种由粗到细的两步骤快速图像匹配新算法,这种算法在特征提取时间上作了改进。粗匹配阶段,用双直方图(TCH)哈希算法进行模板匹配,找到与模板最相似的图像区域,缩小ORB特征提取的范围。细匹配阶段,在找到的最相似区域,用高速的ORB算子提取和描述特征点。最后,用欧氏距离法进行特征向量的匹配。由于特征提取的范围被缩小到一个很小的区域,总匹配时间大大减少。实验结果表明,文中提出的图像匹配算法,在保持高匹配鲁棒性的前提下,与SIFT、SURF和ORB算法相比,匹配速度有了很大提高。 展开更多

关键词 由粗到细 快速图像匹配 双直方图哈希算法 ORB算子

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