灰度相关图像匹配算法噪声适应性仿真

文章主要研究基于灰度的图像匹配算法对于图像噪声的适应能力。首先对两种典型的基于灰度的图像匹配算法——ABS（Absolute Balance Search）法和归一化互相关法进行了简要介绍,随后通过仿真实验深入研究了上述两种算法对于图像噪声的适应能力;最后得出了相应的结论。     

一种基于点集匹配的反舰导弹目标选择方法

远距离反舰导弹在搜索阶段选择预定目标时,目前采用的瞄准点方法受自控终点的散布误差和目标机动影响较大。为此提出用基于几何散列法和改进Hausdorff距离(M-HD)的点集匹配方法选择编队预定目标。首先利用几何散列法中描述点集的方法,将刚体变换关系下的点集匹配变成固定位置的一些点集对之间的距离计算;然后采用单向M-HD描述两个固定点集的距离;最后采用双向最近邻准则来获取对应点。该方法具有平移和旋转不变性,因此其性能与导航误差和编队的一致运动无关。仿真实验验证了该方法的有效性,且正确选择预定目标的概率高于传统的瞄准点选择方法。