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基于布谷鳥算法的數(shù)字散斑相關(guān)方法優(yōu)化

發(fā)布時間:2021-03-11 23:57
  將布谷鳥算法引入到數(shù)字散斑相關(guān)方法的搜索中,通過設(shè)定隔離邊界對數(shù)字散斑圖像分塊,在每一個子塊上利用布谷鳥算法進行局部搜索,在此基礎(chǔ)上利用爬山算法進一步搜索峰值。全局搜索可以設(shè)定一個較弱的收斂條件,快速搜索到相關(guān)系數(shù)分布單峰上,充分利用了布谷鳥算法的全局搜索能力與爬山算法的快速收斂特點;最后通過模擬散斑圖片進行了相關(guān)仿真,并通過實際人工散斑進行了相關(guān)實驗,表明該算法能有效穩(wěn)定測量剛體的位移量。 

【文章來源】:陜西理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019,35(04)

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

基于布谷鳥算法的數(shù)字散斑相關(guān)方法優(yōu)化


相關(guān)系數(shù)分布圖的最中逐數(shù)分

基于布谷鳥算法的數(shù)字散斑相關(guān)方法優(yōu)化


理論平移散斑測試實驗(a)平移前(b)平移后

基于布谷鳥算法的數(shù)字散斑相關(guān)方法優(yōu)化


圖4位移矢量圖對于測試影繪制的理論


本文編號:3077321

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