公开(公告)号：CN103927456B

公开(公告)日：2017-01-04

申请号：CN201410169422.1

申请日：2014-04-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 闫奕名 ,  张晔 ,  谷延锋 ,  宿南 ,  田澍 ,  刘丕刚 ,  沈毅

IPC: G06T5/00

Abstract: 一种基于蜂群算法的遥感影像有理函数模型优化方法，涉及遥感成像几何模型优化领域。针对基于有理函数模型的遥感成像几何模型因参数项过冗余造成的模型精度低问题，用蜂群算法对该模型进行优化，步骤如下：一、构造待求解的二值向量x和收益度函数f(x)；二、初始化蜂群算法参数；三、蜂群初始化；四、开始迭代，E蜂优化；五、计算E蜂招募概率；六、O蜂优化；七、更新全局最优解；八、判断迭代终止条件，若满足，优化完成；反之进行步骤九；九、判断各解是否满足S蜂启动条件，若不满足，返回步骤四；若满足，进行步骤十；十、启动S蜂，产生一个新解替换原解，返回步骤四。该方法能简化遥感成像几何模型结构，使其更准确地逼近成像几何关系。

公开(公告)号：CN103927456A

公开(公告)日：2014-07-16

申请号：CN201410169422.1

申请日：2014-04-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 闫奕名 ,  张晔 ,  谷延锋 ,  宿南 ,  田澍 ,  刘丕刚 ,  沈毅

IPC: G06F19/00 ,  G06T5/00

Abstract: 一种基于蜂群算法的遥感影像有理函数模型优化方法，涉及遥感成像几何模型优化领域。针对基于有理函数模型的遥感成像几何模型因参数项过冗余造成的模型精度低问题，用蜂群算法对该模型进行优化，步骤如下：一、构造待求解的二值向量x和收益度函数f(x)；二、初始化蜂群算法参数；三、蜂群初始化；四、开始迭代，E蜂优化；五、计算E蜂招募概率；六、O蜂优化；七、更新全局最优解；八、判断迭代终止条件，若满足，优化完成；反之进行步骤九；九、判断各解是否满足S蜂启动条件，若不满足，返回步骤四；若满足，进行步骤十；十、启动S蜂，产生一个新解替换原解，返回步骤四。该方法能简化遥感成像几何模型结构，使其更准确地逼近成像几何关系。