基于自适应变异的天牛群优化算法的模板匹配方法

作者：都海波; 沈涵; 周俊; 魏佳佳; 俞波; 刘昊磊; 王鹤

来源：2020-06-17, 中国, CN202010553460.2.

本发明公开了基于自适应变异的天牛群优化算法的模板匹配方法,属于计算机图像处理技术领域。本发明方法先获取待测图像和目标模板图像的灰度值信息；再将最佳匹配的候选模板图像的可能位置用自适应变异的天牛群优化算法中的个体位置表示,并设定算法参数,在搜索空间内随机初始化天牛群；最后运用自适应变异的天牛群优化算法,寻找搜索空间中最佳匹配的候选模板图像作为模板匹配结果。本发明利用基于自适应变异的天牛群优化算法将历史信息与粒子当前周围信息结合,并引入基于种群聚集度和迭代次数的自适应多维扰动变异方式的特点,提高了模板匹配过程中的收敛速度和匹配精度。

• 出版日期2020-6-17
• 单位合肥工业大学