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121.
针对行均值法用于海天背景下舰船目标区域定位可靠性不高、容易受到舰船目标大小和海天背景复杂程度影响的不足,提出一种基于图像行灰度熵的舰船目标区域定位方法。该方法在分析海天背景下舰船目标可见光图像成像特点基础上,结合信息熵理论给出了图像灰度熵及行灰度熵的概念,利用图像行灰度熵描述图像在行方向上的灰度变化程度,选用滑动区间方差搜索策略得到图像行灰度熵曲线的突变区间,从而实现舰船目标区域定位,最后通过实际图像进行了实验验证。实验结果表明,该方法能对舰船目标所在区域有效定位,其准确性及鲁棒性均优于行均值法。  相似文献   
122.
在视频图像运动检测的背景消减方法中,场景图像或帧可建模为前景图像和背景图像的叠加或线性混合。然而,实际中图像的背景和前景往往相关,常用的主成分分析和独立分量分析等方法难以实现准确提取。为此,将视频图像的前景提取建模为盲源提取问题,提出了一种基于均方交叉预测误差的盲源提取方法,可以从相关的源视频图像中提取期望的前景图像,并将该方法扩展应用于基于基本模型和特征背景模型的背景消减方案中。基于人工和实际视频的实验验证了盲源提取背景消减方法的可行性和有效性。  相似文献   
123.
分析复杂网络中影响力极大化问题,设计一种新的启发式算法框架。针对信息传递中节点的交互方式进行分析,给出节点在任意时刻处于信息接收态的概率。通过期望计算得到种子节点集传播影响力的近似估计,实现集群影响力快速计算,进而得到基于序列采样的影响力极大化快速评估算法。特别地,对于六个来自不同领域的真实网络上的影响力极大化问题进行了研究,仿真结果表明:该方法能够高效识别网络中具有重要传播影响力的节点集,在三种常见度量准则下的表现均明显优于三种影响力极大化问题基准算法。  相似文献   
124.
针对平面阵列雷达群目标检测问题,以矩形阵为例,详细分析方位向和俯仰向复单脉冲比虚部的统计特性;建立平面阵列雷达群目标检测模型,根据恒虚警检测原理推导复单脉冲比虚部的椭圆判决域,并利用复单脉冲比实部辅助判决,综合提出基于复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测算法。针对双目标情形进行仿真实验,结果表明:在较高信噪比、较大角度间隔以及幅度相当且相位差较大的条件下算法能够有效检测群目标。  相似文献   
125.
灰色预测GM(1,1)模型及其改进与应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
介绍了灰色预测的基本原理和常用GM(1,1)模型及其适用性判断方法,针对GM(1,1)模型中背景值的取法,提出了一种自动寻优定权的改进措施,通过实例对比分析,应用效果良好。  相似文献   
126.
从属连词引导条件状语从句细说   总被引:1,自引:0,他引:1  
在英语中,复合句是大量出现的语言现象,从句种类之多,表达形式各具特点.其中,本文列举了属连词引导条件状语从句一直是英语学习中的重点之一.从不同从属连词引导的条件从句,对从属关联词的词性、词义、主从句的时态、搭配、词序、辨义、译法以详尽说明,目的在于更好地理解和应用英语的复合句.  相似文献   
127.
改善海空背景下红外弱点目标识别性能的理论方法探讨   总被引:6,自引:2,他引:4  
针对舰载红外警戒系统的实际需要,对改善海空背景下红外弱点目标识别性能的方法进行了探讨.在对舰载红外警戒系统中弱点目标识别的技术难点及点目标场景图像模型进行分析的基础上,提出了改善海空背景下红外弱点目标识别性能的3种方法.  相似文献   
128.
基于减背景技术的运动目标检测方法研究   总被引:17,自引:2,他引:15       下载免费PDF全文
首先利用统计的方法得到背景模型,并实时地对背景模型更新,以适应光线变化和场景本身的变化;减背景操作后,用形态学方法和检测连通域面积进行后处理,消除噪声和背景扰动带来的影响;最后在HSV色度空间下检测阴影,得到准确的运动目标。  相似文献   
129.
采用综合相变准则和应变能释放率判据对氧化锆陶瓷Ⅱ-Ⅲ复合型裂纹的增韧结果进行了理论计算。分别给出了静止裂纹和定常扩展裂纹相变增韧的理论表达式。结果表明:综合相变对静止裂纹有微小的负屏蔽效应,对扩展裂纹的增初结果与材料的剪切模量、相变尾区高度和相变体积分数成正比,并且增韧值随着K_Ⅲ/K_Ⅱ比值的增大而减小,表明相变对Ⅱ型裂纹的增韧效果相对Ⅲ型裂纹更显著。  相似文献   
130.
为了确保复杂大系统仿真(LCSS)的可信性,应该在建模与仿真(M&S)的全生命周期中开展校核、验证与确认(VV&A)研究.对LCSS的VV&A进行了理论研究,提出其方法论与原则;以基于仿真组件构建的HLA仿真系统为例,从仿真组件层、联邦成员层及联邦层三个层面研究了VV&A过程,并将这些研究应用于反舰导弹突防联邦仿真中.实践表明,研究对LCSS的VV&A工作具有很好的指导作用,有力地保障了仿真的可信性.  相似文献   
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