PBIL算法在遥感影像匹配中的应用

李二森, 郭海涛, 张保明, 卢俊

李二森, 郭海涛, 张保明, 卢俊. PBIL算法在遥感影像匹配中的应用[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(2): 140-143.
引用本文: 李二森, 郭海涛, 张保明, 卢俊. PBIL算法在遥感影像匹配中的应用[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(2): 140-143.
LI Ersen, GUO Haitao, ZHANG Baoming, LU Jun. Application of PBIL Algorithms in Remote Sensing Image Matching[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(2): 140-143.
Citation: LI Ersen, GUO Haitao, ZHANG Baoming, LU Jun. Application of PBIL Algorithms in Remote Sensing Image Matching[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(2): 140-143.

PBIL算法在遥感影像匹配中的应用

基金项目: 国家十一五预研资助项目
详细信息
    作者简介:

    李二森,硕士。主要从事数字摄影测量、数字图像处理等研究。

  • 中图分类号: P237.4

Application of PBIL Algorithms in Remote Sensing Image Matching

Funds: 国家十一五预研资助项目
  • 摘要: 提出了一种将基于群体增量学习(population-based incremental learning,PBIL)算法用于遥感影像匹配的方法,给出了详细的理论和实验分析,引入信息熵作为PBIL算法迭代终止的条件之一,取得了较好的实验结果。实验表明,基于该算法的影像匹配运算速度比较快,且收敛过程比较稳定。
    Abstract: A PBIL algorithm is presented to match remote sensing images.It uses the strategies of genetic operation and competitive learning,modifies the learning probabilities according to competitive learning,and then supervises the offspring generation.The detailed academic and experimental analysis are introduced,and the information entropy as one of the iterative terminated conditions is put forward.Experimental results show that this method is effective and fast,and the convergence procedure is stable.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-12-18
  • 修回日期:  2007-12-18
  • 发布日期:  2008-02-04

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