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761.
一种鲁棒的红外与可见光多级景象匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于特征的景象匹配方法对图像噪声和局部形变适应性差以及对特征质量依赖性强等问题,从提高图像特征描述能力入手,将具有局部光照和对比度不变性的相位一致性变换引入到红外与可见光景象匹配的特征表征中,以获得对噪声和局部形变较强的适应性。在此基础上,首先采用抗旋转的圆投影实现图像粗略匹配,然后基于Zernike矩推导出图像的互相关匹配重构函数并用来剔除错误匹配点,最后基于曲面拟合方法获得亚像素定位,从而实现图像精确与鲁棒匹配。仿真实验验证了所提算法的有效性。 相似文献
762.
763.
764.
INS/SAR组合导航系统对SAR图像分割提出了较高的实时性和准确性要求。文章针对SAR图像的特点与二维Ostu方法在区域划分以及运行速度上的缺陷,提出了一种改进的二维Ostu方法,更为准确地划分了目标和背景区域,并且将阈值搜索空间由二维降为一维。经仿真验证,该方法具有良好的分割效果并能有效提高分割速度,满足了组合导航系统相应的设计要求。 相似文献
765.
提出了一种改进的模糊聚类图像边缘快速检测算法,该算法在利用像素灰度值的同时还考虑了像素的空间信息,基于模糊集合理论将图像从灰度空间映射成一个模糊隶属度矩阵,然后将隶属度矩阵中的元素作为样本进行模糊聚类,从而提取出图像边缘。基于热力学原理选取隶属度函数,通过调节温度系数,实现图像边缘由粗到细的提取。实验证明,该方法在计算速度、滤除噪声、提取边缘等方面均优于C-均值聚类算法。 相似文献
766.
Viterbi算法的解码计算的复杂度会随指数增长,在信道状况比较差的条件下解码效果不理想。为了克服这些缺陷,需要尽可能利用已知的信息约束条件和先验知识进行解码,以提高解码效果。本文通过直接加入约束比特的方法将约束维特比方法应用于普通卷积码。与一般的维特比算法相比,在信道状况较差的情况下,该方法通过调整参数可将图像峰值信噪比提高2—10dB左右。实验表明,对于用分层树的集划分算法编码的图像,该方法是一种有效的传输差错控制手段。 相似文献
767.
通过粒子图像测速仪(Particle image velocimetry,PIV)测量和定常计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)数值模拟相结合的方法,对某三维旋转水平轴风力机模型的流场展开研究。在风洞开口实验段,来流风速为8m/s,针对不同尖速比(λ=4,8)利用PIV技术对风力机叶片的瞬时速度场进行测试。通过定常CFD数值模拟,获得了风力机叶片在相应工况下的流场细节。在8m/s来流风速下,当尖速比大于7.4时,试验测得的风轮扭矩和风能利用率与数值模拟结果趋于一致。尖速比小于7.4时,试验测得的扭矩值低于计算值,其风能利用效率也较低。通过速度矢量分布可以看出,在λ=4时,PIV测得靠近叶根的两个截面S1,S2在叶背有明显的流动分离,CFD结果中仅在S1截面叶背存在流动分离,S2截面叶背存在低速区。在λ=9.8时,PIV和CFD结果均显示叶片绕流流场没有流动分离。尝试采用Gamma Theta转捩模型进行了数值模拟,在考虑了层流影响后,计算所得风轮扭矩更加接近试验值。 相似文献
768.
单头部燃烧室流场PIV试验测量 总被引:1,自引:0,他引:1
航空发动机燃烧室内流场结构直接影响燃油雾化、油气掺混以及燃烧性能,本文采用粒子图像速度仪(Particle image velocimetry,PIV)对某单头部基准燃烧室内的冷态流场和燃烧流场分别进行了试验测量。在冷态流场试验中,研究了进口空气流量变化对燃烧室内的流场结构、回流区尺寸大小变化的影响规律;而燃烧流场试验测量分别研究了进口空气流量和油气比变化对燃烧流场结构的影响。试验结果表明:由于下壁面中间主燃孔进气射流的强烈影响与挤压,导致旋流器出口处横向截面上的旋转气流不是一个完整的旋流气流;燃烧流场与冷态流场相比,其流场结构基本相似,但中心回流区宽度稍变瘦,随着油气比的增大,中心回流区逐渐变瘦,宽度变窄;随着油气比的增加,轴向速度逐渐变大、回流负速度变大;燃烧流场测量中,在燃烧室头部较好地捕捉到喷嘴喷出的油雾锥上油珠的速度大小。 相似文献
769.
使用粒子图像测速(Particle image velocity,PIV)技术对2 m直径共轴刚性旋翼悬停流场进行了风洞试验研究。在所搭建的共轴刚性旋翼试验台上,对1 100 r/min和1 860 r/min两种转速,8°和10°两种总距下的共轴刚性旋翼流场进行了测量,并测量了单独上旋翼相同状态下的流场。通过对试验数据进行处理,得到了不同状态下桨尖涡的脱落轨迹以及流场速度矢量图。同时通过对比分析,研究了共轴刚性旋翼之间的气动干扰现象,并指出了上旋翼桨尖涡尾迹通过下旋翼桨盘时的"二次收缩"效应。 相似文献
770.
大数据处理是近年来广受关注和研究的技术领域,数据挖掘作为从大量数据中挖掘隐藏价值信息的技术,是处理大数据的有效工具。本文主要从数据挖掘的角度对大数据处理算法的研究现状进行分类总结。首先介绍了大数据中针对流式数据分类的方法,包括单模型算法和集成分类算法;其次分别从单机算法和基于分布式并行平台的多机算法两个角度概括介绍了大数据聚类方法以及大数据关联规则挖掘方法;最后总结了现有面向大数据的数据挖掘算法的研究进展并展望未来的发展趋势。 相似文献