[发明专利]基于正弦启发式搜索的图像配准方法

说明书

本发明公开了一种基于正弦启发式搜索的图像配准方法。本发明利用正弦函数启发的参数控制策略来改进和声搜索算法的搜索性能，并根据新产生的个体能否进入下一代种群而适应性地调整和声搜索算法的搜索步长，然后利用得到的改进和声搜索算法来优化图像配准的参数。本发明能够在很大程度上改进和声搜索算法在求解图像配准参数时的搜索性能，能够提高图像配准的精度。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其是涉及一种基于正弦启发式搜索的图像配准方法。

背景技术

图像配准就是求解出一组空间变换参数对待配准的图像进行空间变换，再将空间变换后的图像与参考图像进行匹配。图像配准的核心就是如何求解出图像配准的空间变换参数。目前，研究人员经常采用演化算法来优化图像配准的空间变换参数。例如，张秀杰等将量子算法引入到和声搜索算法中来提高图像配准参数的精度(张秀杰,李士勇,沈毅,宋申民.和声量子遗传算法在图像配准中的应用[J].系统工程与电子技术,2012,34(10):2152-2156.)；刘哲等将Powell局部搜索方法融合到自适应差分演化算法中用以提升图像配准参数的求解效率(刘哲,宋余庆,王栋栋.自适应变异差分算法与Powell算法相结合的医学图像配准[J].计算机科学,2017,44(11):297-300.)。和声搜索算法是一种很有潜力的演化算法，它在解决一些实际工程问题中获得了很令人满意的结果。然而，传统和声搜索算法应用于优化图像配准参数时容易出现搜索能力不足，求解精度难以满足工程实际要求的缺点。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于正弦启发式搜索的图像配准方法。它在很大程度上克服了传统和声搜索算法应用于优化图像配准参数时搜索能力不足，求解精度难以满足工程实际要求的缺点，本发明能够提高图像配准参数的精度。

本发明的技术方案：一种基于正弦启发式搜索的图像配准方法，包括以下步骤：

步骤1，输入参考图像CM，然后输入待配准图像PM；

步骤2，设置和声库的大小HMS以及最大演化代数MaxT；

步骤3，令演化代数t＝0，步长因子NSF^t＝0.5；

步骤4，随机初始化和声库中的HMS个个体，并且和声库中每个个体存储了三个待优化的图像配准参数值，即图像配准的横向偏移量、纵向偏移量和旋转角度；

步骤5，从和声库的前KBest个优秀个体中随机选择出一个个体记为KBI，然后令精英个体PBA^t＝KBI，其中优秀个体数量并且表示向上取整符号；

步骤6，按公式(1)计算库选概率HMCR^t与扰动概率PAR^t：

其中sin为正弦函数，π为圆周率；

步骤7，按公式(2)计算当前步长因子TNSF：

其中tml为[0,1]之间的随机实数；rand(0,1)为在[0,1]之间产生随机数的函数；

步骤8，执行和声搜索操作算子产生一个个体U^t，具体步骤如下：

步骤8.1，令计数器mj＝1；

步骤8.2，如果计数器mj小于或等于3，则转到步骤8.3，否则转到步骤9；

步骤8.3，在[0,1]之间产生一个随机实数thr，如果thr小于HMCR^t，则转到步骤8.4，否则转到步骤8.10；

步骤8.4，在[1,HMS]之间随机产生一个正整数TP1，并令其中为个体U^t在第mj维的值；表示和声库中第TP1个个体在第mj维的值；