【摘 要】
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结合图像匹配技术特点,引入粒子群优化（PSO）算法,在此基础上提出了一种基于自适应粒子群优化（APSO）的图像匹配算法。该算法通过建立非线性递减惯性权值动态模型,并结合变异思想增
【基金项目】
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宿州学院一般科研项目“瑞利衰落环境下的频谱检测方法研究”（2014yyb03）,宿州学院科研平台开发课题“基于可信计算的无线局域网安全体系结构的研究”（2014YKF44）.
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结合图像匹配技术特点,引入粒子群优化（PSO）算法,在此基础上提出了一种基于自适应粒子群优化（APSO）的图像匹配算法。该算法通过建立非线性递减惯性权值动态模型,并结合变异思想增加种群多样性,实现对个体粒子进行自适应过滤,避免产生早熟收敛现象,降低局部极小的可能性,从而更好地优化由局部到全局的开放式搜索性能。将APSO算法运用于图像匹配过程中,可实现图像的快速准确匹配。实验结果表明,APSO算法能够减少图像匹配处理时间,并在匹配精度和抗干扰性能指标上优于对比算法。
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