【图像配准】量子粒子群算法QPSO图像配准【含Matlab源码 3487期】

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⛄一、量子粒子群算法QPSO图像配准简介

图像配准是计算机视觉领域中的一项重要任务，其主要目标是找出在位置、尺度和旋转方面发生变化的两幅或多幅图像之间的相应像素。现有的图像配准方法众多， 其中基于特征的方法具有很好的实用价值。SURF(Speeded Up Robust Features) 算法是一种基于局部特征的图像配准方法， 它通过检测、描述和匹配局部特征点来实现图像配准。本文将介绍如何使用粒子群优化算法改进SURF图像配准， 并提供Matlab代码。

1 SURF算法原理
SURF算法是一种基于局部特征的算法， 其基本原理可以分为三个步骤：
(1)检测：SURF算法首先利用DoG算法(Difference of Gaussian) 检测图像中的关键点， 即SURF特征点。
(2) 描述：在检测到的每个SURF特征点附近提取一个局部区域， 然后将该区域进行特征描述(主要是计算该区域的Hessian矩阵) 。
(3)匹配：将待配准图像中提取的特征点与参考图像中的特征点进行匹配，计算它们之间的距离或相似性度量，最终得出它们之间的变换关系。
然而，SURF算法在复杂背景和图像噪声比较多的情况下， 容易产生误配， 导致配准精度下降。为了解决这一问题， 可以采用粒子群优化算法来进一步提高SURF算法的效果。

2 量子粒子群算法
量子粒子群算法(Quantum ParticleS warm Optimization， QPSO) 是一种基于量子力学Q原理的优化算法，常用于解决单目标优化问题。本文将介绍QP SO算法的原理， 并提供相应的Matlab代码示例。

2.1 QPSO算法原理
QPSO算法将搜索空间中的解表示为量子粒子的状态， 利用粒子群算法的思想进行搜索和优化。每个粒子的位置表示解空间中的一个候选解，而速度则表示粒子在解空间中的搜索方向和步长。

2.2 QPSO算法的关键步骤
（1）初始化粒子群的位置和速度。
（2）计算每个粒子的适应度值。
（3）更新全局最优解和个体最优解。
（4）更新粒子的速度和位置。
（5）判断终止条件，如果满足条件则输出最优解，否则返回步骤2。

⛄二、部分源代码

clc
clear
tic
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%读入参考图像和浮动图像%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
base=imread(‘danao3.jpg’);
base=rgb2gray(base);
% base=double(base);
%input=base;
input=imread(‘danao1.jpg’);
input=rgb2gray(input);
% input=double(input);
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调用get_new_background.m函数（为什么需要调用不知道？）在get_new_background我写下了自己的看法%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% base=get_new_background(base);
% input=get_new_background(input);
%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%调用get_new_image.m函数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
par=[3,4,-3];
input=get_new_image(input,par);
store_input=input;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化相关参数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
popsize=50; %粒子数
MAXITER=100;%循环数(迭代次数)
dimension=3;%参数个数
irange_l=-20;%最小取值
irange_r=20;%最大取值

T=cputime;

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%产生第一代种%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% x=20*rand(popsize,dimension,1);
x=(irange_r- irange_l)*rand(popsize,dimension,1) + irange_l;
x(:,1,1)=round(x(:,1,1)); %round()将前一块前一列的数字四舍五入
x(:,2,1)=round(x(:,2,1)); %round()将前一块前二列的数字四舍五入

pbest=x %%%%%个体最优
gbest=zeros(1,dimension); %%%%全局最优

for i=1:popsize
f_x(i)=f4(base,input,x(i,:)); %%%%%%%图像的配准和每个粒子的位置有关。
f_pbest(i)=f_x(i);
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]]侯思祖,陈宇,刘雅婷.基于互信息的紫外成像仪中图像配准研究[J].半导体光电. 2020,41(04)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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