| PBIL算法在遥感影像匹配中的应用 |
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| 引用本文： | 李二森,郭海涛,张保明,卢俊.PBIL算法在遥感影像匹配中的应用[J].武汉大学学报(信息科学版),2008,33(2):140-143. |
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| 作者姓名： | 李二森 郭海涛 张保明 卢俊 |
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| 作者单位： | 信息工程大学测绘学院,郑州市陇海中路66号,450052 |
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| 摘 要： | 提出了一种将基于群体增量学习(population-based incremental learning,PBIL)算法用于遥感影像匹配的方法,给出了详细的理论和实验分析,引入信息熵作为PBIL算法迭代终止的条件之一,取得了较好的实验结果.实验表明,基于该算法的影像匹配运算速度比较快,且收敛过程比较稳定.
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| 关 键 词： | PBIL算法 影像匹配 信息熵 PBIL 算法 遥感 影像匹配 应用 Image Matching Remote Sensing Algorithms 稳定 收敛过程 比较 运算速度 结果 实验分析 条件 迭代 信息熵 理论 方法 incremental learning |
| 文章编号： | 1671-8860（2008）02-0140-04 |
| 收稿时间： | 2007-12-19 |
| 修稿时间： | 2007年12月19 |
Application of PBIL Algorithms in Remote Sensing Image Matching |
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| LI ersen,GUO Haitao,ZHANG Baoming,LU Jun.Application of PBIL Algorithms in Remote Sensing Image Matching[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2008,33(2):140-143. |
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| Authors: | LI ersen GUO Haitao ZHANG Baoming LU Jun |
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| Abstract: | A PBIL algorithm is presented to match remote sensing images. It uses the strategies of genetic operation and competitive learning, modifies the learning probabilities according to competitive learning, and then supervises the offspring generation. The detailed academic and experimental analysis are introduced, and the information entropy as one of the iterative terminated conditions is put forward. Experimental results show that this method is effective and fast, and the convergence procedure is stable. |
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| Keywords: | PBIL algorithm image matching information entropy |
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