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针对全色和多光谱遥感图像的融合,本文提出了一种基于快速IHS融合技术的小波融合新方法。为提高融合结果图像的光谱保真度,采用了基于改进主成分分析的低频小波系数智能自适应算法融合策略,其主观视觉分析和客观评价结果显示,与传统加权平均、以及平均与选择相结合的低频融合规则相比,本算法在保证能够大幅度提高融合图像清晰度的同时,较大程度地降低了它的光谱畸变度;另外,由于将快速IHS融合技术引入了基于小波分解的融合方法中,大大降低了程序的运行时间,因此本算法在实时性方面也得到了显著提高。将其应用到更大尺寸的巨幅遥感图像的融合中,它的实时性效果更显著。 相似文献
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基于增益调度与光滑切换的倾转旋翼机最优控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对倾转旋翼机转换机动中变动力学特性导致的复杂控制问题,提出基于增益调度(GS)的线性二次最优控制与光滑切换控制结合的综合体系结构,用以实现转换机动过程中的全局最优控制。该控制综合方法,在保证性能指标要求最小的同时,对操纵机构的负荷较低。首先,建立了倾转旋翼机高置信度飞行动力学模型,并应用混合操纵克服操纵冗余问题。其次,设计了基于增益调度的线性二次最优多环控制器,并采用光滑切换控制策略综合2套控制器,实现动态倾转过程的姿态平滑过渡。最后,进行以倾转走廊中间路径为期望轨迹的全模式自主飞行仿真。仿真结果表明:控制系统在转换机动过程中体现出强鲁棒性和较优的系统性能。 相似文献
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针对医学图像配准问题,传统方法提出通过解决优化问题进行配准,但计算成本高、运行时间长。深度学习方法提出使用网络学习配准参数,从而进行配准并在单模态图像上取得高效性能。但在多模态图像配准时,不同模态图像的强度分布未知且复杂,大多已有方法严重依赖标签数据,现有方法不能完全解决此问题。提出一种基于无监督学习的深度多模态可变形图像配准框架。该框架由基于损失映射量的特征学习和基于最大后验概率的变形场学习组成,借助空间转换函数和可微分的互信息损失函数实现无监督训练。在MRI T1、MRI T2以及CT的3D多模态图像配准任务上,将所提方法与现有先进的多模态配准方法进行比较。此外,还在最新的COVID-19的CT数据上展示了所提方法的配准性能。大量结果表明:所提方法与其他方法相比,在配准精度上具有竞争优势,并且大大减少了计算时间。 相似文献
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C.Q. Xiang F.S. Wei X.S. Feng J.F. Wang 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2005,36(12):2308-2312
The evolution of coronal mass ejection/shock system is investigated by numerically solving the usual set of two-dimensional single-fluid polytropic magnetohydrodynamic equations from 1 Rs to 1 AU in the meridian plane. The simulation result reveals that the coronal mass ejection/shock system formed near the sun evolves into the magnetic cloud/shock system near the earth’s orbit through the following three phases: the initial formation, the dominant latitudinal expansion and the similar expansion. 相似文献