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由于矢量图匹配中涉及比例变化的匹配算法较少,提出了一种抗小比例变化的影像图与矢量图匹配方法。该方法先对遥感影像进行特征提取,然后与GIS矢量数据进行由局部到整体的动态规划匹配。具体过程为先进行点匹配,寻求坐标变换,再进行线匹配,求得线间Hausdorff距离最小为最优匹配。仿真实例表明该方法能够准确地匹配,并抗比例变化,可行性高。 相似文献
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平均Hausdorff距离(MHD)方法基于编队的整体形状进行匹配来寻找对应点,因此,不像距离选择区法和扩展搜索图选择法那样受导弹自控段的导航误差和目标机动散布的影响。为了进一步提高反舰导弹的目标选择能力,考虑所匹配点集不同区域对Hausdorff距离函数的贡献程度不一样,提出了加权MHD(WMHD)来研究编队预定目标选择问题。首先通过刚体变换方法将火控雷达和末制导雷达探测到的编队点集进行位置匹配,然后利用WMHD方法获取其最优变换位置,最后据此最优变换位置预测预定选择目标在末制导雷达开机的位置。通过仿真实验表明其具有较强对抗冲淡干扰和形状扭曲失真的能力,且性能明显优于MHD方法。 相似文献
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Hausdorff距离(HD)是图像匹配常用的相似性准则。针对HD在实际图像中难以匹配的问题,提出了基于核密度函数的HD改进形式,该HD是通过对各个最小距离值进行核密度函数计算,并将函数值的和的均值作为单向HD值,无向的HD值取两个单向值的最小值。实验结果表明,提出的改进HD在遮挡、局部变化情况下比其它的HD距离具有较好匹配效果。 相似文献
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海面目标运动和编队阵型的约束特性,使得通过对装订阵型和末制导探测阵型进行点集匹配来选择预定目标成为一种有效途径。但当编队目标释放干扰时,会引起阵型结构发生局部变化,导致目标选择性能恶化。本文基于反舰导弹目标选择需求,分析了传感器导航和探测误差、装订信息误差、编队目标运动和释放干扰等因素所引起的位置点集变形,通过利用阵型中未污染的结构信息,提出了基于几何散列法和结构加权平均Hausdorff距离的编队预定目标选择方法。理论分析和实验结果表明,该方法不受传感器导航误差和编队目标整体运动的影响,在编队存在冲淡干扰时能有效提高目标选择能力。 相似文献
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针对传统SIFT算法匹配时间长、错匹配较多等问题,提出了一种基于改进SIFT特征的航拍图像自动配准算法.首先,通过特征点检测时设定检测极值点数目,按照DOG空间层次结构由粗到精来搜索特征点,并使用改进的SIFT特征描述符生成算法;其次,利用最近邻匹配准则进行初步匹配得到初始匹配点对,并采用双向匹配方法对匹配特征点对进行筛选;然后,基于马氏距离的特征点相似度量方法进行二次匹配,并使用RANSAC算法求取仿射变换模型;最后,通过双线性插值对变换后的图像进行重采样和插值.实验结果表明:该算法可以实现航拍图像之间的有效配准,在配准性能上优于传统SIFT算法. 相似文献
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运动目标跟踪的根本任务是根据目标的运动模型和图像特征估计它们的轨迹。提出一种运动目标检测、跟踪的方法。首先使用基于自适应混合高斯模型的背景差方法提取运动区域。目标的运动估计采用扩展卡尔曼滤波,由预测位置确定初始的候选区域。然后根据目标与候选区域的变化程度确定匹配需要的特征信息。如果目标只有一个候选区域并且它们之间的区域特征变化微小,那么它们的匹配不需要额外的信息。如果目标有多个候选区域或者单个候选区域可是它们的区域特征变化激烈,除了区域特征外还使用边缘特征,通过计算目标和候选区域的边缘的部分Hausdorff距离来确定目标的最佳匹配区域。实验结果表明,该方法在存在遮挡的情况下也能够连续的跟踪多个运动目标。 相似文献
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主要解决以下两个问题 :一是在仅有角度信息的被动制导中如何获得距离信息 ;二是对攻击点的选择问题作了初步的探索 ,在获得距离信息的基础上 ,利用交战双方几何关系实现目标自适应制导算法 ,解决在红外被动制导中跟踪点和攻击点不同的问题。文末给出实验仿真结果及分析 相似文献
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根据坦克机动作战的一般原则,首先对影响坦克实体机动的因素进行了分析和合理的假设;充分考虑战术模拟中的实际情况,将数字地图中各点间的空间距离转化为以各点间机动时间为权边的网图,通过求任意两点间的最短距离的方法,建立坦克实体机动最短时间路径的数学模型。并给出了人工智能算法,把问题求解过程简化,从而解决战术模拟系统中智能机动中的路径选择问题。 相似文献
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In many location problems, the solution is constrained to lie within a closed set. In this paper, optimal solutions to a special type of constrained location problem are characterized. In particular, the location problem with the solution constrained to be within a maximum distance of each demand point is considered, and an algorithm for its solution is developed and discussed. 相似文献
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The problem dealt with in this article is as follows. There are n “demand points” on a sphere. Each demand point has a weight which is a positive constant. A facility must be located so that the maximum of the weighted distances (distances are the shortest arcs on the surface of the sphere) is minimized; this is called the minimax problem. Alternatively, in the maximin problem, the minimum weighted distance is maximized. A setup cost associated with each demand point may be added for generality. It is shown that any maximin problem can be reparametrized into a minimax problem. A method for finding local minimax points is described and conditions under which these are global are derived. Finally, an efficient algorithm for finding the global minimax point is constructed. 相似文献