基于遺傳編程的圖像重要點提取的研究.pdf

1、重要點檢測是圖像處理與理解的基礎,比如二維圖像的全景拼接、三維圖像的三維建模、圖像標定、運動檢測、目標識別以及機器人導航等等。通過對圖像中稀疏的重要點進行分析,能夠在很大程度上提升高層算法的準確度以及效率。特別是對于實時性要求比較高的算法,準確地檢測并提取重要點顯得尤為重要。
　　在機器學習中,遺傳編程屬于進化計算的一種。在不需要用戶知道解決問題的具體形式以及結構的情況下,遺傳編程也能自動地生成解決問題的方法。同時,遺傳編程也被證

2、明是能夠產生計算機視覺處理算法的一個非常有用的方法,因為其能夠直接生成圖像處理的算子。
　　本文首先對傳統(tǒng)的重要點檢測算法加以討論和分析,總結了其基本的算法思想。在此基礎上,結合機器學習的優(yōu)勢,把遺傳編程應用于圖像重要點的提取中。根據實際應用的要求,首先解決了遺傳編程在重要點檢測中的染色體編碼問題,并確定了合適的適應度函數以便對重要點檢測個體程序進行適當的評估,從而能夠讓進化算法對種群中的個體進行更好的選擇。隨后對遺傳編程實際問題