一种基于连续域蚁群算法改进的图像配准方法

摘要

本发明提供一种基于连续域蚁群算法改进的图像配准方法，包括以下步骤：S1：确定模板图像和感测图像；S2：提取模板图像的图形轮廓，得到模板像素点集合T；提取感测图像的图形轮廓，得到搜索像素点集合E；S3：量化T与E的相似度；S4：切分模板图像生成感兴趣区域；S5：将感兴趣区域与感测图像进行匹配，采用连续域蚁群算法找到相似度最大的度量，实现图像配准。本发明提供一种基于连续域蚁群算法改进的图像配准方法，量化像素点集合的相似度，然后采用连续域蚁群算法找到相似度最大的度量，实现将切分后的模板图像与感测图像配准，在保证配准速度的前提下，提高了配准精度，解决了目前图像配准方法的配准精度不够高的问题。