遗传算法是基于达尔文进化论和孟德尔遗传学而发展形成，它是处理非线性模型参数估计的一类通用性较强的寻优方法。遗传算法寻求最优解的基本思想是：从代表问题的可能潜在解集的一个种群出发，此种群由基因编码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是带有特征染色体的实体。染色体作为带有遗传物质的主要载体，其内部表现（即基因型）是某种基因的组合，它决定了个体的形状的外部表现。
2022-07-04 13:33:30
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针对图像配准中尺度不变特征变换（SIFT）算法解算速率慢的问题，提出了基于非极大值抑制的改进算法。该算法扩大了极值检测区域半径，对SIFT关键点进行筛选，实现了关键点的优化分布。还提出一种自适应确定检测区域半径的方法，来更精确地控制关键点的数目和分布。仿真试验结果表明，该算法能在一系列不同的图像变换下表现出稳定的配准结果，解算速率较标准SIFT算法提升显著。
2022-06-30 14:38:54
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