%0 Journal Article
%T 采用人工鱼群的改进广义Hough变换目标定位
%A 李志
%A 谢强
%J 中国图象图形学报
%D 2014
%R 10.11834/jig.20140408
%X 目的传统广义Hough变换可以在平移、旋转、缩放、局部遮挡等情况下，对任意目标进行定位，但是存在定位速度较慢、存储空间较大、累加器空间离散化等缺点。因此提出了基于全局自适应人工鱼群的广义Hough变换算法，对目标进行更快地定位。方法根据目标形状的极坐标信息建立精简R表，去除梯度信息，降低计算复杂度，同时提高目标模型的鲁棒性；然后，根据精简R表计算待测目标模型函数值，作为人工鱼的适应度值，人工鱼群采用自适应的感知范围和步长，通过不断交互并协调行为，在连续的多维累加器空间中启发式地搜索最优目标模型参数，从而标定出目标的准确位置。结果实验结果表明，该算法只需要常量级的存储空间开销，并且与广义Hough变换算法相比速度提高了90%以上，较大地减少了空间和时间开销，也提高了目标的定位精度。结论新的累加器空间搜索策略，能够更快速准确地定位目标，特别是在复杂背景下对复杂目标定位更为明显。
%K 广义Hough变换
%K 精简R表
%K 全局自适应人工鱼群
%K 目标定位
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140408&flag=1