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881.
量化TV算法是一种量化的全变差正则化算法,滤波后的图像取值为一定数量的量化数值,其主要应用为二值图像恢复、图像量化及图像分割等。图像的不同部分灰度变化程度不同,需要不同的量化等级数;不同的直方图分布下,根据不同的原则,存在不同的量化等级。根据上述原则对量化TV算法进行了改进,实验结果说明了改进算法更适用于图像量化。 相似文献
882.
为了降低高雷诺数条件下大涡模拟方法的计算量,将两方程k-ωSST湍流模型与Yoshizawa一方程亚格子模型通过一个衔接函数相结合,构造一种混合大涡/雷诺平均NS方程模拟方法(混合LES/RANS)。使用这种方法及AUSM+-up格式对20°压缩斜坡的马赫2.85流动进行模拟,并考察了固定入口和在入口添加白噪声两种湍流入口边界条件对于结果的影响。模拟结果再现了边界层的分离、再附以及分离激波等现象,计算得到的分离区要显著大于试验结果,对于这种混合模拟方法的缺点进行了分析,并提出了可能的改进方法。 相似文献
883.
将低扩散通量分裂格式(LDFSS)和加权基本无振荡格式(WENO)相结合,构造出一种混合格式,其中WENO格式用于物理量重构,而LDFSS用于通量分裂。采用这种格式对Riemann问题、钝头体高超声速无粘绕流流场进行了计算,并对超声速平板湍流边界层进行了混合LES/RANS模拟,计算结果表明:相对于采用Lax-Fridrichs分裂的WENO格式来说,这种混合格式对于激波和接触间断的分辨率更高,并且在标量保正性方面更优,收敛性更好;而相对于采用带有Minmod限制器的MUSCL方法进行物理量高阶重构的LDFSS格式来说,这种混合格式在混合模拟的计算中能够更好地反映湍流流场的脉动特性,计算得到的湍流速度脉动量的统计值更加准确。 相似文献
884.
基于博弈均衡分析的联合作战远程火力战法 总被引:1,自引:1,他引:0
用定量分析的方法开发远程火力战法是联合作战规划中必须解决的重要问题,借助仿真和博弈分析的混合方法,在对博弈效用函数计算的基础上,构建基于识别真目标、假目标以及火力命中目标概率的二人非零和(TPNZS)非合作博弈模型来开发远程火力战法,对一个典型的联合作战远程火力打击系统的初步研究表明:敌我双方的战法分别为π*=(0,π2*,1-π2*)=(0.000 0,0.674 1,0.325 9)和Δ*=(0.000 0,0.000 0,Δ3*)=(0.000 0,0.000 0,1.000 0)。 相似文献
885.
886.
887.
888.
889.
针对焦平面红外图像中运动弱小点目标的检测问题,基于形态学滤波器和模糊决策融合构建了一种新的弱小目标检测算法。针对单帧检测,基于目标在实测红外图像上所呈现的凸包结构特点,设计了圆形形态学滤波器结构,并引入神经网络进行圆形形态学滤波器结构元素优化设计。同时在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,基于贝叶斯最小风险准则建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法。实测数据的处理结果表明:针对低信噪比图像(SNR≈2),在虚警概率≤1%情况下,新算法对复杂红外弱小目标图像检测概率≥98%,有效地提高了检测算法的性能。 相似文献
890.