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301.
针对舰船目标图像受到自身运动、环境和图像预处理的影响出现模糊,丢失轮廓信息,造成像素点阵模糊和矩特征变化的问题,在高斯模糊低阶矩特征分析的基础上,提出并证明了Hu矩、仿射不变矩特征在高斯模糊作用下的变化定理;通过2个仿真实验验证了定理的正确性;为了保证舰船目标的识别效率,提出了建立多尺度特征库的建议。 相似文献
302.
303.
为研究燃气轮机周向分布式拉杆转子轮盘间存在的连接刚度对轴系转子振动特性产生的影响,本文提出一种基于六自由度的弹簧单元等效方法;首先将轮盘接触刚度与拉杆弯曲刚度同时等效进连接界面,便于使用一维梁单元求解其临界转速与振动响应变化,验证其与全三维有限元法吻合度在3%以内;然后改写了非线性动力学方程,采用谐波平衡法对其进行求解,使用经典Newmark方法验证其准确性;最后使用该等效方法计算了某模拟转子连接刚度对其临界转速、响应特性、非线性特性等的影响。计算结果表明:当连接面剪切刚度与弯曲刚度减小3个数量级,均造成了临界转速的降低和振动响应的提高,而其影响程度可由各阶振型大致推测,且响应幅值受剪切刚度影响较大;使用临界转速趋于收敛时的连接刚度与试验值的对比误差小于2%,较连续模型提升显著;在连接刚度各向异性时,每一阶临界转速均出现两个响应峰值,轴心轨迹变成椭圆;考虑刚度随位移变化(非线性刚度)后,转子的响应峰值发生“歪扭”特性,且该峰值特征随不平衡量、无量纲阻尼等因素变化而呈现“波浪形”变化。 相似文献
304.
为了进一步探索三维超声速气动反问题的求解方法,基于双特征线理论及Butler解法,研究了三维超声速流线压力反问题的适定性。为了确保解的唯一性,提出在限定壁面膨胀/压缩方向时存在壁面压力与三维坐标的一一映射关系。基于该映射关系,提出了三维压力反问题的双特征线求解技术(iMOC-3D求解器)。采用Prandtl-Meyer膨胀波、Busemann进气道的理论解,对iMOC-3D求解方法的膨胀、压缩过程进行了精度评估,误差均为1×10~(-4)量级。为了进一步验证设计方法的可靠性和易控性,设计了进口为矩形和三角形的超声速喷管;通过设计壁面压力分布,完成了均匀膨胀的轴对称喷管设计,并将设计结果与数值模拟进行对比验证。研究表明:预设三维流线下游未知点的压力值,存在多个流动方向满足该压力条件,即该问题的解不唯一,因此三维超声速流线压力反问题是非适定的。对比验证表明:所设计的流场与CFD计算得到的等值线符合得较好,流场参数的最大误差为1%。因此,所提出的双特征线解法具有一定的可靠性,有望为三维超声速流道设计提供新思路。 相似文献
305.
306.
针对基于特征点的图像匹配中匹配数目不多以及重复结构下匹配较差等问题,提出了一种基于极线几何的统计优化特征匹配算法。利用正确匹配特征点之间满足对极约束的特点,从而可以减小特征点搜索区域,避免由于重复结构引起的误匹配对。首先使用一个小的特征点样本估计图像之间的基本矩阵,并利用它结合对极约束模型来引导特征匹配;然后利用基于特征点主方向和尺度信息的统计优化方法进一步消除误匹配,得到最终匹配结果。实验结果表明,该算法对图像的旋转和缩放变换具有良好的鲁棒性,匹配精度和数目有了很大提升,对于具有重复结构的图像匹配效果也较好。 相似文献
307.
图像匹配是飞行器视觉导航中的一项关键技术。基于深度学习的图像匹配方法在近几年快速发展,其特征提取网络比传统方法具有明显优势与广阔的应用前景。基于深度学习的图像匹配方法可以按照网络结构的不同分为单环节网络模型匹配方法和端到端网络模型匹配方法。首先对单环节网络模型中的特征检测模型、描述符学习模型、相似度度量模型和误差剔除模型逐一进行了深度调研及分析,然后对端到端匹配网络模型中的单网络结构方法和多网络结构组合方法进行了针对性的综述,并对经典的端到端匹配网络模型算法进行了介绍和分析。最后,结合目前基于深度学习的图像匹配方法存在的问题,指出未来可能的发展趋势和方向,为后续研究者在深度学习图像匹配的研究提供一定参考。 相似文献
308.
《北华航天工业学院学报》2016,(2):25-27
随着计算机网络的快速发展,多媒体信息呈现多样化、爆炸式增长的趋势,如何组织这些庞大的信息,帮助人们便捷地从中检索到自己所需的内容逐渐成为信息行业研究的热点课题之一。图像由于其信息量丰富,在人们的生活中逐渐扮演越来越重要的角色,图像信息检索应运而生。当前的图像检索大多是基于个人电脑平台,移动平台的图像检索应用较少。随着智能技术的日益成熟和移动网络的普及,智能终端由于其便携性和易用性,使得人们获取到信息变得更加容易,移动平台的图像检索由于其满足人们多样化的搜索习惯,也将得到迅速的发展。 相似文献
309.
针对高分辨率合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种融合马尔可夫随机场(Markov Random Field, MRF)分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理,实现道路的边缘增强,抑制相干斑噪声;进而利用基于条件迭代模式(Iterated Conditional Mode, ICM)的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割;再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;最后,基于道路的几何特征,使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警,从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取,均可以取得90%以上的正确道路提取率,表明本文算法具有较高的道路提取精度。 相似文献
310.
为了提升使用随机回归森林进行头部姿态分析的精度,提出了一种基于特征点识别分析头部姿态的计算框架.考虑到高误差投票的干扰,该计算框架以随机森林的特征点识别为基础从而避免异常投票干扰,将头部姿态计算问题转换为空间鼻尖特征点和朝向特征点的识别问题.在随机森林的训练中,决策函数使用了高斯曲率和平均曲率作为图形特征,根据微分熵的信息增益在随机生成的决策函数库中搜索最优化决策函数.在训练完成的随机回归森林的叶子节点中,通过分析保存的样本数据,可以得到目标特征点的高斯分布估计.根据实验测试结果,在适当的阈值设定的情况下,该方法可以实现较高的识别成功率,使用曲率后明显提高了识别精度,能够在一定程度上处理有遮挡的数据,并且该方法已经成功应用于虚拟座舱的实时头部姿态分析计算系统. 相似文献