基于改进粒子群算法的图像匹配技术研究

在分析基本粒子群优化算法的基础上，对学习因子进行非线性异步策略调整，改变其固定常数模式，平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力；同时引入活力因子，对失活粒子执行变异操作，提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力，避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中，提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法，实验结果表明，该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度，具有强鲁棒性。