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四种通视性分析方法与实验比较 总被引:18,自引:0,他引:18
对于计算威胁区通视性的四种方法进行了分析与实验比较。所谓通视性分析(Visibilityanalysis)就是分析在三维空间中观察者发现目标的概率。通视性分析是飞行航路规划的基础,对于选择一条安全的航路具有重要意义。通视性分析的主要任务是找出使飞行器能够躲避给定的观察者,如雷达站、空中预警飞机和拦截飞机等区域。在这些区域中,飞行器具有最小被发现概率。选择那些使飞行器具有最小被发现概率的航路,可以大大增强飞行器的生存概率。文中讨论了四种通视性方法即点到区域法、快速点到三角形法、次快速点到三角形法、消隐法,并进行了实验比较。 相似文献
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一种基于提升小波变换的快速图像融合方法 总被引:18,自引:0,他引:18
目前,多尺度分解的方法已开始应用于图像融合.针对基于传统的多尺度分解的融合方法运算速度慢、对内存的需求量大,不适于实时应用的局限性,提出了一种新的基于提升小波变换的快速图像融合算法.多个源图像分别进行提升小波分解,使用恰当的融合规则合并各尺度对应的分解系数,通过提升小波逆变换得到复合图像,实验结果表明,提出的算法无论在执行时间还是融合后的图像质量上都优于传统的方法,有广泛的应用前景,特别适用于实时系统。 相似文献
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基于Hausdorff距离图象配准方法研究 总被引:14,自引:0,他引:14
图象配准是图象融合的一个重要步骤,为此提出了一种自动图象配准算法,该算法从两幅待配准的图象中分别抽取特征点,然后选用Hausdorff距离对两特征点集进行匹配,得到点集间的仿射变换,从而实现图象的自动配准,此算法以特征点而不是物体边缘计算仿射变换,大大降低了计算Hausdorff距离的运算量;同时,基于Hausdorff距离的图象匹配只需要点集之间的对应,而无须点与点的对应,因而可以使用于存在较大物体形变的情况,即完成两幅差异较大图象的配准,实验结果证明了算法的有效性。 相似文献
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基于迭代最近点的B样条曲线拟合方法研究 总被引:13,自引:0,他引:13
曲线拟合在图象处理、逆向工程应用等领域中有着重要意义。由于对于B样条参数曲线拟合,数据点的参数化直接影响着拟合的精度,因此提出了一种基于迭代最近点的方法来优化修正数据点的参数,并且证明了应用该方法进行曲线拟合具有局部收敛性。通过实验分析,验证了方法的正确性和鲁棒性。 相似文献
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基于并行遗传算法的图像超分辨率复原 总被引:8,自引:2,他引:6
图像超分辨率复原技术,提供了一种利用低分辨率像机获取高分辨率图像的可能途径。图像超分辨率复原有频域方法和空域方法两类:其中频域方法主要基于频谱解混叠;空域方法又分迭代反投影方法、凸集投影方法、Bayesian估计方法等。为了提高图像超分辨率复原的效率和提高复原图像的质量,提出了一种基于并行遗传算法的图像(序列)超分辨率复原的新框架方法,由于遗传算法采用实值编码方式,且基于岛模型的并行机制也有利于多帧图像信息的融合,因而使得算法直观和高效;同时提出采用其他超分辨率复原方法的迭代形式来充当遗传算法的变异算子,因为它能有效地利用已有方法的优点。最后,借用图像复原的客观评价指标来评价超分辨率复原算法的效果。实验证明,该方法有效可行。 相似文献
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一种利用Hausdorff距离的高效目标搜索算法 总被引:8,自引:0,他引:8
为了快速高效地进行目标搜索,提出了一种在仿射变换条件下,利用Hausdroff距离进行目标搜索的高效算法。此算法是在一种新的距离变换形式——“最小正方盒距离变换”的基础上进行的。实验结果表明,与现有算法相比,该算法在不影响搜索成功率和目标定位精度的情况下,还可以显著地缩短搜索时间。为验证该算法的有效性,将该算法与Rucklidge算法进行了对比实验,结果表明,该算法明显优于Rucklidge提出的快速目标搜索算法。 相似文献
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红外图象序列中运动点目标检测技术 总被引:7,自引:0,他引:7
对于红外传感器来说,当距目标很远时,目标在成象平面上仅占一个或几个象素,且接收到的信号很微弱。由于点目标象素少,无形状特征,信噪比低,如何正确检测出目标就是一个值得研究的问题。本文首先对于这种检测问题的主要技术难点进行了讨论,然后分别介绍了目前具有代表性的几种常用方法,例如Falconer于1977年提出的Hough变换法,Reed等人采用匹配滤波的方法,Mohanty等人提出的基于概率估计的最大似然比自适应方法,Larson于1966年首先提出的动态规划法,Blostein等提出的序贯检测法和近年来所提出的神经网络法,作者对他们进行了评述,最后指出了点目标检测技术今后的发展方向和主要研究内容。 相似文献
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地形适配性快速计算方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
在地形匹配辅助导航系统中,匹配性能取决于地形的适配性。在数字地形图上,为了对它的适配性进行分析,必须依照由系统性能所确定的匹配区选择准则计算相应参数,确定适合于地形匹配的点(区),即适配点(区)。随着处理区域的增大,这些参数计算量急剧增加。为了加快计算速度,本文以方差、地形粗糙度、相关长度等参数计算为例,推导出快速算法,并给出了实验比较结果。 相似文献
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