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。
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.
简介:物理概念和物理规律的教学是中学物理教学的重要内容。实现课程改革所要求的“知识与技能,过程与方法,情感、态度与价值观”的三维教学目标。提高物理教学的效果。
简介:数字图像处理技术的应用,有力地促进了缺陷定量分析与射线检测的自动化。但大多数射线检测图像噪声大、对比度不高、存在较大的背景起伏,缺陷图像的准确分割、提取则成为实际应用中的难点和关键。射线图像中缺陷的存在,在其邻域形成灰度差异;可由边缘检测方法得到相应的边缘点(奇异点)。在图像边缘检测中,一般认为在较大空间尺度(边缘检测模板)下能可靠消除误检,得到真正的边缘点,但不易对边缘精确定位:在较小尺度下对真正的边缘点定位比较准确,但对噪声敏感,误检的比例会增加。多尺度小波分析的引入,可得到比较满意的结果。用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果,因此小波分析在工程应用中的一个十分重要的问题是如何选取最优小波基。双正交小波基具有紧支性和线性相位:紧支性表明不需做人为的截断,应用精度很高;线性相位可避免信号在分解和重构时的失真;小波基连续可微,这对于有效发现信号的奇异点是必要的。