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3 个结果
  • 简介:根据机载光电平台的特点,建立了6个坐标系统,进行了8次线性变换,构建了从光电平台成像系统像面坐标系到大地地理坐标系的目标定位数学模型。计算了目标在大地地理坐标系的经纬度和高程坐标,分析了各种测量参数对目标定位精度的影响。通过建立误差模型和仿真数据进行目标定位实验,采用蒙特卡罗方法统计目标定位误差。实验结果表明,载机经纬度误差、载机姿态角度误差及光电平台指向角度误差是影响目标定位精度的主要因素,其中载机经纬度误差直接传递到目标定位误差,载机姿态角度误差和光电平台指向角度误差大体上以10-4~10-2比例作用到目标定位误差。本文方法有效可行,对机载光电平台目标定位具有实用价值。

  • 标签: 机载光电平台 目标定位 大地坐标系 蒙特卡罗方法
  • 简介:针对SAR图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换(nonsubsampledcontourlettransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(pulsecoupledneuralnetworks,PCNN)的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和PCNN的SAR图像目标分割算法.对SAR图像经过NSCT分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理.利用PCNN对低频图和高频子带特征图分别进行分割,获取了目标所在的区域及目标的精细结构.利用MSTAR数据进行了仿真实验,并与基于模糊C均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比.实验结果表明,所提出算法对SAR图像目标的分割结果更为准确,同时较其他算法具有更强的抗噪性能.

  • 标签: SAR图像目标分割 非下采样轮廓波变换 脉冲耦合神经网络 MSTAR图像
  • 简介:为解决规则目标物体特征参数的测量问题,提出了一种基于链码的目标物体图像特征参数测量方法。目标物体图像经过灰度变换、平滑去噪等一系列处理后,图像中往往还会存在一些伪边缘信息,针对图像中的这些伪边缘,对图像进行链码跟踪,利用各链码组曲率统计分析的方法剔除目标物体图像中的伪边缘,同时利用像素直线连接的方法将图像中分段的链码组组合连接;然后利用傅里叶变换高频滤波的方法平滑图像边界的曲折部分进一步对图像进行去噪;最后计算目标区域的面积和周长。经实验分析,该方法测量结果精度高,可以实现对规则目标物体特征参数的有效测量。

  • 标签: 图像处理 链码 傅里叶 面积 周长