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散射中心匹配是当前散射中心用于SAR图像目标识别的一个主要技术途径.散射中心匹配的难点在于散射中心特征存在的误差和缺失.Coherent Point Drift (CPD)方法从概率密度估计的角度解决点模式匹配问题,能够较好地考虑散射中心的误差和缺失.本文将CPD方法用于散射中心匹配,并在此基础上引入车辆目标SAR图像方位角估计先验信息和散射中心属性信息,以提高散射中心匹配的准确性和稳健性.MSTAR数据实验说明了该方法的有效性. 相似文献
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针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。 相似文献
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针对SARATR需要,基于属性散射中心模型,研究了从SAR图像提取目标散射中心特征的方法。该方法首先从SAR图像分割出包括单个散射中心响应的目标区域,然后判断该区域对应的散射中心的类型,最后再采用相应的参数模型进行参数初值选择和数字优化,从而得到对应该区域的目标散射中心特征。通过循环执行上面的步骤,就可以从SAR图像提取出目标所有散射中心特征。仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能。 相似文献
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为了提高图像匹配算法的实时性和复杂场景跟踪的稳定性,改进一种基于图像纹理的模板匹配算法(TTM).在模板与目标图像中分别提取水平、垂直方向上的二值化纹理特征矩阵,然后根据字节同或逻辑运算分别计算两个方向上的最佳匹配值,最后,通过加权求和得到最终的目标相关置信度.其中逻辑运算可以并行处理,所以计算量将大大减少,因此具有很强的实时性.又因为跟踪过程中,目标图像必然存在突发性的变化,对模板合理地进行更新是目标跟踪的关键,在上述的图像相似度度量方法的基础上,另外又提出了一种非常有效的模板修正方案,从而使得跟踪算法对环境的适应能力和稳定性得到大大提高.实验结果证明了该方法的优越性. 相似文献
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自适应模板匹配在坦克火炮稳定精度测试中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在坦克火炮稳定精度测试中采用了模板匹配,给出了测试系统的工作原理,对基于归一化相关度量的模板匹配进行了分析,针对目标可能发生的变化对匹配结果产生的影响,提出了自适应模板匹配的算法,并详细阐述了初始模板确定、目标运动估计和模板更新的方法.最后,用实验的方法证明了自适应模板匹配在坦克火炮稳定精度测试中的优势. 相似文献
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本文首先应用TLS-ESPRIT算法提取光学区高分辨雷达目标散射中心位置信息,并提出了“基于散射中心位置的相关匹配”目标识别算法,而后,证明了该算法相关匹配系数与所选择的基底无关以及算法的稳定性问题。最后,给出了五种飞机缩比模型的实验结果。 相似文献
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