基于背景网格簇的动网格生成方法

提出了基于背景网格簇实现网格变形的新方法。背景网格簇由任一内边界节点和远场边界角点生成的背景网格构成,并随边界运动而变化。通过保持计算网格节点在每一个背景网格中所在单元的面积坐标不变(三维时保持体积坐标不变)而求出一组期望位置,加权平均该组期望位置,确定出该计算网格节点的新位置。其中权值与内边界节点和计算网格节点距离的倒数相关。新方法引入的背景网格簇可以有效地改进单个背景网格的不足之处。算例结果表明:基于背景网格簇的动网格生成方法实现简单,与弹簧近似法相比,新方法因不需要迭代求解方程组而非常高效,且拥有更强的网格变形能力;与Delaunay图映射法相比,该方法背景网格的单元个数极少,因此易于定位,且不会出现背景网格单元交叉的现象,网格变形能力更强,变形后的网格质量更好。     

基于空间分布特性多层RX高光谱点目标检测

针对目前高光谱图像异常点目标检测过程中准确率低和虚警率高的问题,本文结合目标的空间分布特性,提出了一种多层级RX检测方法。通过计算被检测区域图像谱向相似性响应图,采用非线性抑制的方法,突出点目标并抑制背景。为进一步提高检测算法的表达能力和泛化性能,采用多级检测器级联的方式,逐层级增强异常点处的相对能量,削弱背景的影响,从而达到较高的检测性能。在外场挂飞试验数据集上进行验证,结果表明:该方法 AUC值达到0.988 1,明显优于CEM算法的0.962 6和传统RX算法的0.939 2。