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红外隐身涂料涂敷效果评估模型研究 总被引:2,自引:1,他引:1
随着现代军事光电对抗的日益激烈,通过隐身涂料的涂敷实现目标隐身是提高目标生存和突防能力的有效手段之一.如何提高涂料涂敷的隐身效率,建立有效的涂敷效果评估模型是关键.首先从红外目标识别基本原理出发,给出了涂敷效果评估的基本方法;在此基础上采用复杂目标轮廓相对于传感器的投影面积,确立了目标临界尺寸;根据涂层红外发射比,考虑面元可见性和面积加权因素的影响,计算了伪装目标的热对比度;最后引入传感器系统模糊因子,模拟了目标的红外模糊图像,分析了对目标识别周期标准的影响.多种实验证明,可方便有效地完成涂料涂敷效果量化评估. 相似文献
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提出了基于限邻域经验模式分解(Neighborhood Limited Empirical Mode Decomposition,NLEMD)的图像增强新算法.二维NLEMD是在Huang等人EMD自适应特性基础上通过设定最大邻域(时宽)和采用邻域内局部自适应均值算法代替包络均值算法进行分解,克服以往EMD分解算法出现的灰度斑现象.本文通过NLEMD对图像细节信息的强挖掘能力来获取图像中的高频边缘信息,最后根据剩余量的整体亮度均值和整体亮度对比度自动调整剩余量来调整图像的整体亮度.实验结果证明,与以往传统增强算法相比,本文算法具有更强的细节获取能力和整体亮度可控性,增强效果优于以往传统算法. 相似文献
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提出了一种基于视觉特性的快速、高精度的多聚焦图像融合新算法。根据多聚焦图像的特点,采用基于视觉对比度的快速间隔块扫描算法对聚焦离焦区域在整幅图像内进行粗定位,然后在粗定位的基础上通过基于块视觉对比度的比对进行聚焦离焦区域的精确定位,并且将图像划分为3个部分:聚焦区、离焦区与边界。取两幅图像各自的聚焦区,而后将两幅图像离焦与聚焦的边界区域加权融合即得融合图像。实验结果证明,该算法与基于小波分解的融合算法和基于视觉的块分解融合算法相比不仅速度快而且效果好。 相似文献
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海面及天空区域的视频图像局部或全局极值点匮乏,传统的二维经验模式分解(BEMD)失效。本文分析了BEMD的频率特性,给出了高频辅助信号的构造方法,将高频辅助信号加入原视频图像信号,分解得到的内蕴模式分量(IMC)减去IMC的辅助信号,得到原信号的最接近辅助信号的频率分量。以此类推,分解可得到原信号的不同频率分量。这种基于辅助信号的经验模式分解(ASBEMD),解决了局部或全局极值点匮乏的海上视频图像的分解问题,并应用于海上降质图像的增强处理,取得了与目前公认去雾效果较好的HE算法一致的结果。 相似文献
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MATLAB实现对串行端口直接操作的方法剖析及其在导航中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了MATLAB直接对串口操作的方法,并给出了实例分析。经分析证明应用这些方法对于在大量实时数据需要即时采集并处理的情况下应用MATLAB编程可以大大简化编程过程、提高程序员的程序开发效率。 相似文献
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