基于文化狼群算法的电力设备红外和可见光图像配准 下载: 895次
Power Equipment Infrared and Visible Images Registration Based on Cultural Wolf Pack Algorithm
华北电力大学电气与电子工程学院, 河北 保定 071003
图 & 表
图 1. SGNMI测度算法的流程图
Fig. 1. Flow chart of SGNMI measurement algorithm
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图 2. 红外图像的显著性梯度。(a)原始图像;(b)显著性检测图像;(c)划分后的红外图像;(d)增强显著性区域的图像;(e)显著性梯度图像
Fig. 2. Saliency gradient of infrared image. (a) Original image; (b) image after saliency detection; (c) infrared image after division; (d) image after enhancing the saliency area; (e) image of saliency gradient
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图 3. 可见光图像的显著性梯度。(a)可见光图像;(b)显著性梯度图像
Fig. 3. Saliency gradient of visible image. (a) Visible image; (b) image of saliency gradient
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图 4. CWPA的原理图
Fig. 4. Schematic diagram of CWPA
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图 5. 准配准数据集的实验样本。(a)可见光图像;(b)红外图像
Fig. 5. Experimental sample of standard registration data set. (a) Visible image; (b) infrared image
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图 6. 不同算法的结果对比。(a) SMI; (b) GWW-NMI; (c) SGNMI
Fig. 6. Comparison results of different algorithms. (a) SMI; (b) GWW-NMI; (c) SGNMI
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图 7. 部分标准配准的测试图像。(a)可见光图像;(b)红外图像
Fig. 7. Part of the standard registration test image set. (a) Visible image; (b) infrared image
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图 8. 模糊图像的测试结果。(a) MAE; (b) RMSE
Fig. 8. Test results of blurred images. (a) MAE; (b) RMSE
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图 9. 可见光图像集和红外图像集。(a)可见光图像;(b)红外图像
Fig. 9. Visible image set and infrared image set. (a) Visible image; (b) infrared image
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图 10. 实际数据集的测试结果。(a)配准时间; (b) MAE; (c) RMSE
Fig. 10. Test results of the actual data set. (a) Registration time; (b) MAE; (c) RMSE
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图 11. 实际数据集的实验结果。(a) σTRE;(b)配准时间
Fig. 11. Experimental results of actual data set. (a) σTRE; (b) registration time
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表 1配准参数的解空间
Table1. Solution space of registration parameters
Registration parameter | h | v | q | r |
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Solution space | [-1000,1000] | [-1000,1000] | [-10,10] | [0,360] |
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表 2优化算法参数设置
Table2. Parameters of optimization algorithm
Algorithm | Parameter |
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CPSO | N=100, iter=2000, inertia weight ω=0.7, learning factor c1=c2=1.5, individual speed limit [-0.5, 0.5] | WPA | N=100, ferocious wolves∶scout wolves=1∶1, iter=2000, Tmax=10, step factor S=0.1; judging distance d=0.08, update scale factor β=3 | CWPA | N=100, ferocious wolves∶scout wolves=1∶1, Tmax=10, threshold parameter ε=0.5, update scale factor β=3 |
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表 3标准测试图像集的配准结果
Table3. Registration result of standard test image set
Sample | MAE | RMSE | Registration time /s |
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GWW-NMI | SMI | SGNMI | GWW-NMI | SMI | SGNMI | GWW-NMI | SMI | SGNMI |
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1 | 0.897 | 1.435 | 0.931 | 1.213 | 2.241 | 1.391 | 0.734 | 4.231 | 1.032 | 2 | 1.293 | 1.692 | 1.125 | 1.479 | 2.693 | 1.592 | 0.823 | 3.328 | 1.143 | 3 | 0.736 | 1.613 | 0.962 | 0.986 | 2.861 | 1.242 | 0.672 | 4.054 | 1.097 | 4 | 1.043 | 1.973 | 0.947 | 1.435 | 3.173 | 1.374 | 0.743 | 4.426 | 0.969 |
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表 450组标准测试图像集的配准结果平均值
Table4. Mean value of registration results of 50 sets of standard test image sets
Mean MAE | Mean RMSE | Mean registration time /s |
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GWW-NMI | SMI | SGNMI | GWW-NMI | SMI | SGNMI | GWW-NMI | SMI | SGNMI | 1.010 | 1.673 | 1.040 | 1.387 | 2.490 | 1.324 | 0.926 | 3.847 | 1.239 |
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表 5红外相机的参数
Table5. Parameters of infrared camera
Parameter | Value |
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Resolution /pixel×pixel | 384×288 | Scene temperature range /℃ | 0--200 | Temperature accuracy /% | ±2 | Wavelength /μm | 7--13 | Focus range /m | >0.6 | Frame rate /Hz | 8.7 |
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表 6标准测试函数
Table6. Standard test functions
Function | Expression | Feature | Solution space | Global extremum |
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Sphere | | L/U | [-10,10]2 | 0 | Sumsquares | | L/U | [-10,10]100 | 0 | Booth | | L/M | [-10,10]2 | 0 | Quadric | | L/M | [-30,30]100 | 0 | Powersum | | H/U | [-10,10]2 | 0 | Zakharov | | H/U | [-10,10]100 | 0 | Griewank | | H/M | [-600,600]100 | 0 | Ackley | | H/M | [-32,32]100 | 0 |
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表 7优化算法的性能对比
Table7. Performance comparison of optimization algorithms
Function | Algorithm | MEAN | STD | SR /% | AEN |
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Sphere | WPA | 6.31×10-91 | 8.13×10-87 | 100 | 111.30 | CPSO | 7.8×10-188 | 2.1×10-185 | 100 | 34.70 | CWPA | 2.45×10-91 | 8.97×10-88 | 100 | 102.10 | Sumsquares | WPA | 2.16×10-96 | 8.57×10-96 | 100 | 88.46 | CPSO | 1.03×10-8 | 1.05×10-8 | 100 | 33.64 | CWPA | 4.84×10-96 | 2.17×10-95 | 100 | 77.56 | Booth | WPA | 1.32×10-6 | 1.7×10-6 | 100 | 145.50 | CPSO | 0 | 0 | 100 | 31.24 | CWPA | 1.07×10-9 | 1.25×10-9 | 100 | 87.42 | Quadric | WPA | 7.60×10-84 | 2.21×10-89 | 100 | 326.52 | CPSO | 6.88×10+2 | 1.46×10+2 | 0 | 2000.00 | CWPA | 6.82×10-90 | 3.12×10-90 | 100 | 226.60 | Powersum | WPA | 6.63×10-95 | 2.30×10-95 | 100 | 113.30 | CPSO | 1.09×10-6 | 1.01×10-6 | 100 | 1172.00 | CWPA | 4.84×10-183 | 1.27×10-183 | 100 | 38.42 | Zakharov | WPA | 3.18×10-2 | 2.98×10-1 | 100 | 391.80 | CPSO | 1.20 | 2.20 | 0 | 2000.00 | CWPA | 4.15×10-16 | 2.06×10-16 | 100 | 237.98 | Griewank | WPA | 1.44×10-89 | 5.56×10-89 | 100 | 243.52 | CPSO | 1.03×10+3 | 2.97×10+2 | 0 | 2000.00 | CWPA | 6.63×10-90 | 1.88×10-89 | 100 | 221.94 | Ackley | WPA | 9.33×10-1 | 1.19 | 60 | 991.04 | CPSO | 9.37×10+1 | 1.37 | 0 | 2000.00 | CWPA | 4.62×10-10 | 3.29×10-12 | 100 | 193.51 |
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赵洪山, 张则言. 基于文化狼群算法的电力设备红外和可见光图像配准[J]. 光学学报, 2020, 40(16): 1610003. Hongshan Zhao, Zeyan Zhang. Power Equipment Infrared and Visible Images Registration Based on Cultural Wolf Pack Algorithm[J]. Acta Optica Sinica, 2020, 40(16): 1610003.