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1.
提出一种基于几何矩和支配点检测的多边形拟合算法.支配点检测法可以最大范围地保留原始轮廓特征,但拟合后顶点数偏多.而基于几何矩的多边形拟合算法虽然可以将拟合后的顶点数控制在指定范围内,但是却容易使拟合结果陷入局部最优.本文对这两种算法进行关键步骤和参数的改进,并将它们有机结合起来,使得本文算法可以将绝大多数闭合曲线在全局最优的情况下将其拟合成任意顶点数的多边形. 相似文献
2.
研究阵列无线 SAR 系统优化问题,关于线阵合成孔径雷达(SAR)使用阵列天线获取观测目标不同入射角的回波信号,能够实现对目标的三维成像.为了获取高分辨率的三维成像结果,研究了线阵 SAR 三维成像分辨率与观测几何的关系.采用线阵 SAR 实现三维成像的信号模型,得到了与线阵 SAR 几何相关的三维分辨率,根据高度向分辨率随着参考视角和线阵角度的变化,得到在线阵角度的三维成像分辨率.并运用运用 MATLAB 仿真平台进行了线阵 SAR 三维成像仿真,结果表明目标三维成像得到了高分辨率的结果. 相似文献
3.
宽角合成孔径雷达二维缺失数据自适应幅相估计成像方法 总被引:1,自引:0,他引:1
宽角合成孔径雷达(WASAR)由于数据获取时间长,强电磁体、无线频段及方位扰动等因素会造成接收数据出现缺失,采用常规FFT处理方法会造成图像混叠,模糊及高旁瓣等问题。该文首先将自适应幅相估计(ATAPES)方法扩展至2维,其次,将tuning因子引入缺失数据外推过程,提出一种2维缺失数据自适应幅相估计(ATMAPES)方法,算法将最优外推估计结果填补回原始数据得到完整2维频域数据,通过循环迭代得到目标位置及幅度的准确估计结果。仿真实验验证了算法的有效性。 相似文献
4.
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6.
7.
本文融合了Beta-prime(BP)模型和Quadratic Gamma discrimination(QGD)分类器各自的优点,给出了一个完整的合成孔径雷达(SAR)图像地物分类算法.通过利用BP模型区分背景杂波和目标,利用QGD分类器区分自然目标和人造目标,可以精确地把SAR图像分成阴影、背景杂波、自然目标和人造目标,在为目标识别过程提供潜在目标切片的同时,也能够提供背景杂波和自然目标的信息. 相似文献
8.
本文在高分辨率条件下对传统的合成孔径雷达(SAR)图像自动地物分类技术进行了扩展研究.文章首先指出了经典的前馈神经网络模型在SAR图像地物分类中的不足,然后基于径向基神经网络(RBFN),结合混合专家系统,提出了一种变型的网络结构模型,称之为混合双隐层径向基函数网络(MDHRBFN),并将其应用于高分辨率单视单极化的SAR图像地物分类.实验结果表明,基于该模型的分类算法能够将SAR图像较好地区分为人造目标类、自然目标类、背景和阴影,具有比经典RBFN模型更好的分类效果,不但可以应用于SAR图像辅助判读,而且能够为目标识别过程提供潜在目标切片. 相似文献
9.
10.