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针对图像末制导系统的图像配准问题,提出了一种透视变换模型下基于增强旋转不变性Harris算法的快速图像配准方法.首先,将Harris算法进行了旋转不变性的增强,利用增强后的Harris算法提取摄像系统中每帧图像的角点,采用基于归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)匹配算法进行角点的粗匹配;然后,利用随机抽样一致(Random Samples Consensus,RANSAC)算法对粗匹配的角点进行迭代筛选,剔除错误的匹配点,并将保留下来的精确匹配角点带入透视变换模型,计算出稳定的可反映图像平移、旋转和尺度变换信息的透视变换矩阵;最后,利用得到的变换矩阵对图像进行配准.实验表明,该方法对平移、旋转、尺度变化、视角变化以及光照变化和模糊变化均具有良好的不变性,可以快速高效地实现高精度的图像配准. 相似文献
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本研究利用铜绿微囊藻处理两种典型抗生素头孢拉定和阿莫西林。探究了铜绿微囊藻在光自养培养器中的受光特性,即光在培养器中的衰减效应以及藻细胞所接受到的光照强度;并在最佳的受光条件下研究了铜绿微囊藻的生长特性;最后选择最佳光照条件以及培养方式下的微藻对两种目标抗生素进行处理,并研究了光胁迫下铜绿微囊藻生长状况以及对抗生素的去除效果。结果表明在不同入射光强的照射下,铜绿微囊藻的生长性能有一定的差异。总体来说,当入射光为5500 lux时,微藻生长最佳;在一定范围内,光照强度越大抗生素去除效果越佳;此外铜绿微囊藻对头孢拉定和阿莫西林的去除率与黑暗处理时间有关,黑暗预处理3 d后的微藻对抗生素去除效果最佳,最高达到73.28%。 相似文献
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跟踪窗自适应的捷联导引系统目标跟踪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
捷联图像末制导导弹在跟踪的后期阶段,弹目距离和成像视角的变化会引起图像尺度和旋转变化,目标区域将由小变大直至充满整个视场。针对经典的Mean Shift算法在图像制导目标跟踪过程中不能自适应目标的尺度和旋转变化这一问题,研究了一种跟踪窗自适应的Mean Shift目标跟踪算法。对初始选定的椭圆目标跟踪区域和候选区域进行加权操作,并利用权值图像的零阶矩和Bhattacharyya系数,对真实目标面积进行精确估计。利用估计出的目标真实面积,并结合权值图像的2阶中心矩进一步构建可表达目标窗口内图像特征的协方差矩阵,再通过奇异值分解建立椭圆面积与协方差矩阵特征值之间的关系,从而计算出椭圆目标区域实际的主轴长度和方向,实现跟踪窗的自适应变化。仿真实验结果表明,该方法既具有Mean Shift算法精度高、实时性好的特点,同时又扩展了Mean Shift算法在目标发生尺度和旋转变化时的自适应能力。 相似文献
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基于局部特征点配准的图像拼接算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决尺度、视角、光照变化较大及存在噪声和模糊变化情况下的图像拼接问题, 提出了一种具有较强鲁棒性的图像拼接方法。首先, 根据Harris算法和SIFT算法各自的特点, 提出了一种自适应的Harris-SIFT特征点提取方法, 利用最邻近法完成图像间的特征点粗匹配; 然后, 应用随机抽样一致性(Random Sample Consensus, RANSAC)算法对粗匹配的特征点进行筛选, 同时估计出透视变换模型的变换矩阵, 并对相邻的两帧图像进行配准; 最后, 利用加权平均融合算法消除图像拼接处的缝合线, 实现图像的高质量拼接。实验结果表明, 该算法在提升SIFT算法鲁棒性的同时, 还增强了图像拼接的效果, 消除了图像亮度和色度差异的影响。 相似文献
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文中提出了一种基于PowerPC的数据采集接口设计方案,该方案以PowerPC微处理器为核心,通过其集成的PCI总线控制器和PCI Express总线控制器,扩展了除PCI Express外的多路PCI/PCI-X数据采集通道.系统基于嵌入式Linux操作系统平台完成相关驱动软件的开发,实现了数据的高效率采集,具有低功耗、高带宽和高集成度等优点.测试结果表明:系统处于全效率运行状态,数据采集速率可以达到GB级,满足了系统设计的要求,具有广阔的应用前景. 相似文献
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本文总结了近年来在应对大规模市区外力施工中的经验,指出在外力发现的基础上,做好外力点的管控是市区光缆维护工作的重中之重,只有这样才能最大限度的保证市区光缆线路不出问题,从而确保通信网络的安全。 相似文献
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通过并行测试技术硬件实现方式和软件实现方式的分析,为了降低并行测试过程中任务分解和任务调度的难度,建立了基于FPGA的并行多通道信号产生模型,采用SOPC技术设计并实现了具有专用资源架构特点的并行多通道信号产生模块;模块通过增加支持并行测试的多通道激励,可以同时产生多路激励信号,并可以控制激励信号波形的类型及频率,降低了并行测试过程中任务分解和任务调度的难度,支持并行测试系统的实现与传统自动测试系统的并行测试升级改造. 相似文献
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