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151.
准确提取SAR图像舰船目标几何参数是实现舰船分类的基础。由于SAR特有的成像机理, SAR图像旁瓣效应和方位模糊严重影响了舰船目标的几何参数估计,为此提出一种基于迭代线性回归的舰船几何参数提取方法。首先通过线性回归提取目标的主轴方位;然后利用循环迭代剔除远离主轴的虚假目标像素;最后用实测SAR数据进行了验证。实验结果表明,该算法对高分辨率的SAR舰船目标切片具有较好的参数估计效果。 相似文献
152.
153.
为了解决骨骼参数难以测量的问题,提出一种利用网格分割结果计算参数的方法.首先对骨骼网格模型在提取少量特征点的基础上进行语义分割;然后将分割得到的模板借助基于Laplacian变形的非刚性配准,指导同类骨骼模型实现快速兼容性分割;最后结合网格分割结果及特征点计算出骨骼的主要形态参数.实验结果表明,该方法仅需少量的用户交互就能获得较好的测量效果,结合模板的策略也支持大批量骨骼模型的参数测定. 相似文献
154.
Peng Geng Min Huang Shuaiqi Liu Jun Feng Peina Bao 《Multimedia Tools and Applications》2016,75(17):10583-10593
The curvelet transform can represent images at both different scales and different directions. Ripplet transform, as a higher dimensional generalization of the curvelet transform, provides a new tight frame with sparse representation for images with discontinuities along C2 curves. However, the ripplet transform is lack of translation invariance, which causes the pseudo-Gibbs phenomenon on the edges of image. In this paper, the cycle spinning method is adopted to suppress the pseudo-Gibbs phenomena in the multifocus image fusion. On the other hand, a modified sum-modified-laplacian rule based on the threshold is proposed to make the decision map to select the ripplet coefficient. Several experiments are executed to compare the presented approach with other methods based on the curvelet, sharp frequency localized contourlet transform and shearlet transform. The experiments demonstrate that the presented fusion algorithm outperforms these image fusion works. 相似文献
155.
赖琳 《艺术与设计.数码设计》2015,(Z1):128-130
素描是绘画的入门知识,素描教学是美术教学的基础课程,素描教学在美术教学中极为重要。当前高校素描教学中存在诸多问题,且主要表现在教法与观念、艺术真实性等方面。有效进行素描教学需要从以下几个方面着手,整合素描教学的内容;重视观察环节;创设良好的教学环境。 相似文献
156.
泄水闸坝坝顶门机梁是老口航运枢纽坝顶桥面关键构件,其特点是跨度大、承受荷载大、运行工况复杂。利用Midas Civil有限元软件对门机梁进行结构静力分析,拟定预应力门机梁结构形式、预应力钢束布置,为工程施工图设计提供依据。 相似文献
157.
针对布新水库溢洪道存在的问题,提出设二级消力池重建方案,并对溢流坝进行帷幕灌浆,对泄槽及消力池底板下的水平纵、横排水系统等进行改造的设计方案。通过两年的蓄水运行证明所提出的设计方案是有效的。 相似文献
158.
This paper proposes a novel method to quantify the error of a nominal normalized right graph symbol (NRGS) for an errors-in-variables (EIV) system corrupted with bounded noise. Following an identification framework for estimation of a perturbation model set, a worst-case v-gap error bound for the estimated nominal NRGS can be first determined from \textit{a priori} and \textit{a posteriori} information on the underlying EIV system. Then, an NRGS perturbation model set can be derived from a close relation between the v-gap metric of two models and ${\rm H}_\infty$-norm of their NRGSs' difference. The obtained NRGS perturbation model set paves the way for robust controller design using an ${\rm H}_\infty$ loop-shaping method because it is a standard form of the well-known NCF (normalized coprime factor) perturbation model set. Finally, a numerical simulation is used to demonstrate the effectiveness of the proposed identification method. 相似文献
159.
In this paper, a quasi-Newton-type optimized iterative learning control (ILC)
algorithm is investigated
for a class of discrete linear time-invariant systems. The proposed learning
algorithm is to update the learning gain matrix by a quasi-Newton-type matrix instead of the
inversion of the plant. By means of the mathematical inductive method, the monotone
convergence of the proposed algorithm is analyzed, which shows
that the tracking error monotonously converges to zero after a
finite number of iterations. Compared with the existing optimized ILC
algorithms, due to the superlinear convergence of quasi-Newton method, the proposed learning law operates with a faster
convergent rate and is robust to the ill-condition of the
system model, and thus owns a wide range of applications.
Numerical simulations demonstrate the validity and
effectiveness. 相似文献
160.