ii295的博客

（转）用遗传算法GA 来实现图像配准，基于互信息进行适应度判断

（转）简单的pso经典算法实现对图像的匹配，简单程序，适合初学者进行pso和匹配的学习 这几个m文件程序的主要目的是实现用智能算法的中的 粒子群的方法来对图像进行匹配，也就是最终找到实时图像 在基准图像中的坐标位置。 ----------------------------------------------------- 1. 基准图像lena_basic 实时图像lena_time 2. pre_preare.m 功能是用来修改保存的实时图像的 3. simple_fitness.m 功能是用全遍历所有的匹配位置，将相关度数据保存在 在一个矩阵中（这里用了一个较为简单的相关度算法）。 4. pso_match.m 是主程序，用pso算法对图像进行匹配，具体实现代码有注释 总体是通过Matlab编程实现的

（转） 一， GUI界面，proj.m 图片选择窗口，testListBoxlj.m 二,最优化算法 PSO.m POWELL.m 三，互信息尺度 MI.m EMI.m RMI.m HiMI.m GMI.m FPMI.m 四，POWELL.m附属子程序 oneDimSearch.m 五，PSO.m附属子程序 myMI.m 六，配准结果检验程序 restore.m 七， gobad.m对图像进行“平移”和“旋转”

代码中的参数不是固定的，对于不同的情况，可能需要不同的参数，参数优化配置非常重要，同一种算法，不同的参数可能造成结果迥异。 对于LJPSO算法，既可以以一个粒子的速度为单位，也可以以某一维度为单位，本代码是以一个粒子为单位衡量速度的。 至于CPSO算法，选择最差的多少个粒子也决定于具体问题。 而MPSO则是非常的灵活，本代码只展示了一种搭配方式。

用于对csv表格的基本操作，如添加、修改、删除、排序、插入、设置文件属性等（转）