基于遗传编程的图像重要点提取的研究-计算机技术专业论文.docxVIP

万方数据 万方数据 西安电子科技大学 创新性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中 不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西安电子科技大学 或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究工 作所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名： 日期： 西安电子科技大学 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究 生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。本人保证毕 业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为西安电子科技大学。 学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全 部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（必威体育官网网址的论 文在解密后遵守此规定） 本学位论文属于必威体育官网网址在 年解密后适用本授权书。 本人签名： 日期： 导师签名： 日期： 万方数据 万方数据 摘 要 重要点检测是图像处理与理解的基础，比如二维图像的全景拼接、三维图像 的三维建模、图像标定、运动检测、目标识别以及机器人导航等等。通过对图像 中稀疏的重要点进行分析，能够在很大程度上提升高层算法的准确度以及效率。 特别是对于实时性要求比较高的算法，准确地检测并提取重要点显得尤为重要。 在机器学习中，遗传编程属于进化计算的一种。在不需要用户知道解决问题 的具体形式以及结构的情况下，遗传编程也能自动地生成解决问题的方法。同时， 遗传编程也被证明是能够产生计算机视觉处理算法的一个非常有用的方法，因为 其能够直接生成图像处理的算子。 本文首先对传统的重要点检测算法加以讨论和分析，总结了其基本的算法思 想。在此基础上，结合机器学习的优势，把遗传编程应用于图像重要点的提取中。 根据实际应用的要求，首先解决了遗传编程在重要点检测中的染色体编码问题， 并确定了合适的适应度函数以便对重要点检测个体程序进行适当的评估，从而能 够让进化算法对种群中的个体进行更好的选择。随后对遗传编程实际问题的各项 控制参数的设置以及合适的遗传算子选择进行了讨论。在完成算法的设计之后， 进行多轮的遗传编程算法实验，并对获得的输出结果进行分析评估。最后把遗传 编程生成的高效率、高准确度的重要点检测算法与现有算法进行了比较测试。 实验结果表明，在同样的评估条件下，基于遗传编程得到的重要点检测算法 的性能能够达到并超过传统的检测算法。 关键词：进化计算 遗传编程 重要点检测 万方数据 万方数据 Abstract The detection and extraction of interest points are of great significance to the image processing, and have a wild application among the fields of Computer Vision and are the foundation of many applications such as 2D image stitching, 3D image reconstruction, image calibration, motion detection and robotics navigation etc. Through the analysis of the dispersed interest points, the efficiency of image processing algorithm can be increased dramatically. Especially for those algorithm needs to meet real time requirement, the detection of interest points can help a lot. Genetic Programming (GP) belongs to the Evolutionary Computation, and it can automatically generate the method to the problem without requiring the users to know the exact structure and information of the solution. Genetic Programming need use the specific genetic algorithm to opti