2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩111頁未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、海面紅外搜索與跟蹤系統(tǒng)是一種被動式的紅外探測系統(tǒng),主要用于自主搜索、檢測、獲取、跟蹤和指定潛在目標(biāo),具有隱蔽性好、抗電磁干擾能力強(qiáng)、角分辨率高和視場廣闊等優(yōu)點(diǎn),已成為現(xiàn)代海防和海上救援領(lǐng)域的重要裝備之一。由于距離遠(yuǎn),目標(biāo)成像面積較小,且容易受到復(fù)雜背景雜波和波浪干擾,使得海面紅外搜索與跟蹤面臨最大挑戰(zhàn)就是小目標(biāo)的檢測。近年來,為了準(zhǔn)確地提取被淹沒在復(fù)雜海面背景下的紅外小目標(biāo),紅外小目標(biāo)圖像局部差異模型在小目標(biāo)檢測中的直觀性和高效性引起了

2、很大關(guān)注。然而,海面上起伏的波浪仍舊是困擾海面目標(biāo)檢測的一大難題。
  為了解決海面紅外小目標(biāo)檢測面臨的難題,本文分別從紅外小目標(biāo)圖像局部差異特性理論和海面波浪干擾難題的兩個角度出發(fā),對海面紅外小目標(biāo)的檢測技術(shù)進(jìn)行了深入研究,開展研究工作如下:
  ①首先分析了復(fù)雜海面下小目標(biāo)的紅外圖像成像特性,指出了海面紅外小目標(biāo)圖像的局部差異或突變特性以及小目標(biāo)區(qū)域與周圍背景具有顯著的不連續(xù)性的特性;通過波浪形成機(jī)理和波浪波動學(xué)說引入波

3、浪波動形態(tài)特性的理論,分析了流體波浪的形態(tài)波動特性與剛體目標(biāo)形態(tài)不變的特性。
 ?、卺槍?fù)雜??毡尘跋潞C嫘∧繕?biāo)檢測的困難性,提出了海面小目標(biāo)檢測算法的整體算法,同時分析和對比了常見的圖像預(yù)處理算法和海天線檢測算法,確定適合本研究的最佳預(yù)處理算法和海天線檢測算法,降低目標(biāo)檢測算法的虛警概率和提高檢測算法的執(zhí)行效率。
 ?、厶岢鲆环N基于改進(jìn)局域?qū)Ρ榷鹊暮C婕t外小目標(biāo)檢測方法。該算法引入方差加權(quán)信息熵,增強(qiáng)目標(biāo)與背景雜波的顯著性

4、度量差異,然后通過自適應(yīng)閾值從改進(jìn)的局部對比度顯著圖中提取出目標(biāo)。本文算法在保證低虛警率的基礎(chǔ)上,較大程度上提高了海面紅外小目標(biāo)檢測的檢測率。
  ④針對波浪干擾,本文利用目標(biāo)形狀不變性與波浪形狀波動特性,提出了一種基于波浪波動分析的海面紅外小目標(biāo)識別算法。試驗結(jié)果表明該識別算法在一定程度上解決了海面紅外小目標(biāo)檢測與跟蹤過程中的波浪干擾難題,提高了海面小目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。
  理論分析和試驗結(jié)果表明,本文研究方法不僅能有效提

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論