基于双重尺度搜索遗传算法的尾气图像配准

为了解决机动车尾气监测系统中所监测尾气红外图像的配准问题, 提出了基于双重尺度搜索遗传算法的图像配准方法。该方法以互信息为相似性度量, 对传统遗传算法的交叉变异概率公式进行调整, 利用所提出的双重尺度搜索遗传算法作为优化算法, 实现了机动车尾气红外图像的高精度配准。采用该方法进行配准实验得到的横向平移量、纵向平移量和旋转角的均方根误差分别为0.0949、0.0447和0.0000, 优于其他方法。相对于基于自适应遗传算法和蚁群算法的图像配准方法, 该方法精度更高, 稳定性更好; 相对于Powell算法, 该方法抗噪声能力更强, 更适合尾气图像配准, 为后续污染气体浓度反演与计算打下了良好的基础。