【摘 要】
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在实现弱小目标图像视觉传达时,背景噪声等因素会影响目标检测的结果,从而削减视觉传达效果。提出基于时空域滤波的弱小目标图像视觉传达设计方法,利用引导滤波对图像作平滑处理,提高弱小目标点的灰度级,再通过微偏分方程获取图像序列中目标点的背景基准线,完成图像时空域背景抑制;采用直方图均衡法计算灰度级像素点出现概率,为像素点赋予门限值,经过均衡化处理过程计算图像增强后的灰度值;确定目标位置质心点,使用随机样
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在实现弱小目标图像视觉传达时,背景噪声等因素会影响目标检测的结果,从而削减视觉传达效果。提出基于时空域滤波的弱小目标图像视觉传达设计方法,利用引导滤波对图像作平滑处理,提高弱小目标点的灰度级,再通过微偏分方程获取图像序列中目标点的背景基准线,完成图像时空域背景抑制;采用直方图均衡法计算灰度级像素点出现概率,为像素点赋予门限值,经过均衡化处理过程计算图像增强后的灰度值;确定目标位置质心点,使用随机样本表示概率分布,在测量过程中对粒子权值大小与样本方位调整,输出目标检测信息;提取目标特征,将视觉传达变换
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主动声纳目标探测中,水雷等浅海安静型小目标声散射回波受海洋环境干扰严重,影响对目标特征的准确提取与识别,探测可靠性低。针对上述问题,研究一种结合形态学滤波的时频域盲分离算法,根据主动声纳回波中目标与混响的时频特征差异,设计形态学结构元的几何结构,滤除与目标谱不重叠的混响及互项干扰,再利用波形聚类方法优化与目标谱重叠的混响干扰,突出目标亮点的时频谱线,得到目标声散射的自项时频信息,最后获得目标亮点的
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自动驾驶车辆换道决策的算法设计对确保自动驾驶车辆的安全平稳运行至关重要。在现有研究基础上,综合考虑了换道车辆与原车道、目标车道前后多辆车的冲突关系,通过引入车辆侵略系数建立复杂路况下的多人动态博弈模型,以寻找自动驾驶车辆在复杂车路环境下的换道决策以及轨迹线规划的最佳策略。随后,通过NGSIM(Next Generation Simulation)数据探究车辆行驶特性,得到车辆侵略系数的准确分布,搭
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传统重建方法因对多视图特征的处理能力有限,导致重建结果存在质量低的问题。针对上述问题,研究设计了基于特征并行匹配的多视图三维重建方法。首先利用摄像机设备获取VR环境中的多视图三维数据,并通过径向校正、降噪以及运动恢复三个步骤实现对初始图像数据的预处理。然后以并行化的形式检测多视图中的特征点,并实现对特征的提取与匹配。结合多视图的特征匹配结果,实现表面重构和稠密重构,最终通过光顺处理输出VR环境下的
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针对传统方法未对数据进行预处理,导致数据融合能耗高、融合效率低问题,提出通信网络节点邻居探测数据多目标融合方法。提出相互套接的可扩展主板增加存储空间,提升后续融合效率,随后对邻居探测数据做预处理,通过模糊数学和数据灰关联规则,获得不同测量方式所得的信息数据,使用简单协方差加权、自适应融合相应数据。通过仿真结果可得知:多目标数据融合能够有效解决信息零散性问题,加强通信网络整体稳定性,并且融合时间短、