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131.
针对高分辨率遥感影像提出了一种面向像斑的自优化迭代分类算法,基于半监督聚类算法获取训练样本,以支持向量机为核心设计了自优化迭代分类器。使用分型网络演化算法获取像斑,并从中选取少量标记样本;结合标记样本,利用半监督模糊C均值算法对像斑进行聚类,并基于密集度筛选得到训练样本;设计了自优化迭代支持向量机分类算法,对所有像斑进行迭代分类直到满足分类要求,并在分类过程中对近邻分类结果进行统计得到高可信度样本以自主优化训练样本集。基于以上方法分别对武汉市Quick Bird和World View影像进行分类实验,分类总精度分别达到94.67%与92%,与基于人工选取训练样本情况下进行分类的分类总精度(82%与82.67%)、常规支持向量机分类总精度(87.33%与88%)、最小二乘支持向量机分类总精度(88%与89.33%)相比,精度有明显提升,分类效果较好。 相似文献
132.
通过结合目标红外特征,研究了空-空弹在复杂背景条件下的目标红外成像末制导的技术原理和实施途径。对复杂地背景的辐射特征和主要空中攻击目标军用喷气战机的目标红外辐射源类型作了分析,研究了红外目标特征的提取方法和算法。 相似文献
133.
针对极端曝光(欠曝光和过曝光)图像动态范围低的问题,提出一种基于多尺度分解细节感知的图像融合算法。欠曝光图像经过细节增强后,与过曝光图像进行初步的粗融合;采用小波变换对细节增强后图像的亮度分量进行多尺度分解,并设计专门的高频和低频融合策略,实现亮度分量的精融合;将粗融合图像的色调、饱和度分量,与精融合图像的亮度分量重组,获得最终的融合结果。基于大量测试数据,实验结果表明所提方法在视觉效果方面表现优异,平均MEF-SSIM指标为0.985 4,平均SSIM指标为0.650 8,均优于现有主流算法。 相似文献
134.
通过保持空气流量不变、改变H2/air当量比开展了连续旋转爆震对比试验,发现随当量比的降低出现三种传播模态:在较高的当量比(0.90~1.86)下,连续旋转爆震波以同向传播模态传播;在较低的当量比(≈0.75)下,则以双波对撞模态传播;在中间工况,则以上述混合模态维持传播。分析了不同传播模态下的高频压力特征,并初步分析了传播模态的转换机制:当量比较高时,爆震强度较高,传播过程中的损失和速度亏损相对较小,爆震波以同向传播模态维持传播;当量比较低时,爆震强度较低,传播过程中的损失和速度亏损较大,此时无法维持同向传播模态,而以双波对撞模态传播,这是由于双波对撞模态中的激波对撞产生高温环境,有利于燃烧放热,其可能是连续旋转爆震的极限传播模态。 相似文献
135.
利用登月飞行器的级间组合设计方法对载人登月飞行器的构造进行设计,在级间方案的论证中分析了不同组装模式对运载火箭能力的需求,建立了航天员和机器人联合探测的载人登月方案。级间组合方法可为应转移飞行器和登月飞行器设计提供另一种思路,根据飞行器级间的不同组合方式对登月飞行器的质量规模进行了初步估算,并对比了不同飞行方案对运载火箭能力的需求,研究可为我国首次载人登月任务方案提供参考。 相似文献
136.
针对传统亚像素配准算法存在精度不高、计算复杂的问题,提出了一种曲面拟合法和梯度法相结合的图像亚像素配准算法。采用9点相关系数曲面拟合法对图像进行粗配准,求得一个相对粗略的亚像素配准位置;在两幅图像中选取相同尺寸的子区图像,在粗略的亚像素配准位置基础上,采用梯度法最终获得精确的亚像素配准位置。不同平移关系下的样本图像亚像素配准对比实验结果表明,该算法实现了曲面拟合法和梯度法的优势互补,有效提高了图像配准的精度,最大配准绝对误差由0.17像素降低为0.02像素。 相似文献
137.
为了提高无人驾驶汽车视觉导航系统中车道线检测的准确性和实时性,在对车道线检测技术进行深入研究的基础上,提出一种能快速准确检测出车道线的新算法。首先采用分块思想将RGB图像中与道路无关的区域去除,以缩短数据处理时间。然后对余下的RGB图像进行灰度化处理,接着用中值滤波法消除随机噪声,再用最大类间方差法(Otsu法)初步得到二值图像。最后对二值图像利用数学形态学进一步边缘细化,使位于车道线上的每个像素行只有一个像素特征点,再采用Hough变换检测出车道线。Matlab仿真结果表明,此算法能够快速准确地检测出车道线,较传统检测算法具有更强准确性和实时性。 相似文献
138.
分析了RGB-D传感器的标定模型及标定方法,利用标定棋盘和Matlab工具箱对RGB-D传感器进行了标定。采用摄像机标定方法计算了彩色摄像机和深度摄像机的初始化参数,根据标定棋盘和标定板的共面关系计算了相对位姿的初始估计值,并采用非线性最小化方法对标定参数进行了优化。实验结果表明:标定后的彩色图像和深度图像的重投影误差较小,深度测量不确定性标准差比标定前约减小了1/2,有效地提高了RGB-D传感器的测量精度。 相似文献
139.
针对野外非结构化道路中存在的环境背景复杂、道路类型多变、没有清晰车道线、没有规则道路边界等难点,提出一种基于语义分割的可通行区域检测方法。对所选取的数据集进行处理,将数据集标注为可通行区域、难通行区域、不可通行区域、天空4种类型;应用双边语义分割网络Bisenet进行4种类型的分割;再应用C-均值聚类算法进行可通行区域部分的提取以及二次分割,进而实现更精细的可通行区域检测。通过验证,该方法具有良好的检测效果,平均交并比达到78%,高于传统的方法。在野外道路无人驾驶方面具有一定的实际应用价值。 相似文献
140.