基于互學習的自適應PSO算法的亞像素定位研究
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針對數(shù)字圖像相關方法（DIC）的亞像素精確定位運算量大、時間代價高的問題，提出了一種改進的粒子群優(yōu)化方法的亞像素精確定位。依據(jù)待測物圖像中特征點變形程度的差異自適應地調整粒子飛行的速度和范圍并細化到z和v二維方向上，改善特征點位移解的質量；另外，引入粒子間的互相學習機制，充分利用前一粒子的歷史信息，減少迭代次數(shù)，提高算法運行效率；最后，將這種互學習的自適應粒子群的亞像素定位算法與牛頓拉夫森（ Newton-Raphson）算法和牛頓拉夫森粒子群（NRPSO）算法作比較。實驗結果表明，本文算法具有更高的精度、有效性和可行性，尤其在處理大數(shù)據(jù)量時，該算法的時間成本優(yōu)勢更為顯著。
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