采用双树复小波结构相似性度量的景象匹配北大核心

以基于人类视觉系统的图像结构相似性度量为基础,双树复小波变换为工具,将复小波变换域下的结构相似性度量应用于景象匹配系统中,提出了对于图像空域变换具有较强鲁棒性的景象匹配方法。测试试验表明,双树复小波结构相似性度量从较大程度上反映了相比较图像在结构方面的相似性,同人类视觉认知系统更接近;同时由于复小波的近似位移不变性,该指标对于实时图存在对比度、光照变化等干扰情况表现出较好的鲁棒性,更适合作为复杂成像条件下景象匹配的相似性度量指标。景象匹配实验表明,该方法在复杂干扰下具有更高的正确匹配率。     

基于ERA和PT的舰艇编队多作战想定下效能评价

为了解决舰艇编队作战效能评价高度专业性、复杂性及要素间关联性等技术难题,提出了基于证据推理法(ERA)和前景理论(PT)的舰艇编队作战效能评价方法,分两步确定最优的评价指标体系及权重。对于要素间客观存在的关联性,从理论上证明了关联性越低,证据推理法的应用效果越佳,再以此为目标优化效能评价指标体系;运用前景理论构建了指标体系关联度最小、评价能力前景价值最大的非线性优化模型,同时确定指标最优权重,并给出求解方法。为了验证这一方法的有效性,将基于ERA和PT的舰艇编队作战效能评价方法应用于多想定的算例分析,结果表明,提出的方法能有效地解决舰艇编队作战效能的评价问题。