简介:针对SAR图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换(nonsubsampledcontourlettransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(pulsecoupledneuralnetworks,PCNN)的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和PCNN的SAR图像目标分割算法.对SAR图像经过NSCT分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理.利用PCNN对低频图和高频子带特征图分别进行分割,获取了目标所在的区域及目标的精细结构.利用MSTAR数据进行了仿真实验,并与基于模糊C均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比.实验结果表明,所提出算法对SAR图像目标的分割结果更为准确,同时较其他算法具有更强的抗噪性能.
简介:利用计算机图像采集卡连接摄像头拍摄同一运动员举重失败过程与成功过程的序列图像,图像经预处理后使用Hough变换自动检测杠铃位置,分别计算两过程杠铃的垂直方向和水平方向受力,分析并比较其动力学特征,寻找举重技术动作失败的原因。结果表明,尽管失败过程与成功过程在杠铃抓举上肩阶段均取得了成功,但失败过程杠铃垂直受力峰值明显高于成功过程,运动员消耗的力量明显高于成功过程;而在杠铃挺举上举阶段,失败过程运动员的上举爆发力并没有接近垂直向上,或前段体能消耗过大而力量不支,并且运动员无法用力阻止杠铃到最高点时水平出现的较大晃动,以上原因导致举重技术动作的失败。
简介:基于等级特征与可变信息板(VMS)研究了交叉巢式Logit(CNL)模型及网络交通流分配。综合幂函数与指数函数表示方法给出新的信息效用衰减因子,结合道路等级特征表示VMS对车流的影响系数及CNL模型的分配系数;给出等级结构道路网络的随机用户均衡条件下的交叉巢式Logit路径选择模型及其等价数学规划,并设计网络流分配算法。通过实例网络的计算与分析,得到一些有意义的结论:等级结构越显著的路网总出行时间费用越低且其分散参数(θ)弹性绝对值越大;对具有较强随机性的实际路网,若增加一定的确定性则节省更多网络总出行时间;道路网络中设置了VMS时总出行时间受分散参数的影响更小。
简介:针对单一图像源下目标跟踪精度不高的问题,利用跟踪状态下的目标存在于可见光与红外图像中的特征对连续自适应均值移动跟踪算法做出改进。首先选取可见光图像的“颜色梯度背投影”作为改进的目标模型,选取红外图像的“灰度梯度背投影”作为改进的目标模型;然后根据可见光序列图像和红外序列图像各自进行连续自适应均值移动跟踪算法得到的对应的口‘系数判定两种图像跟踪的效果,对两种图像的权重进行自适应调整,得到这两种图像的特征级融合图像和跟踪结果。实验结果表明,对于320像素×240像素的可见光和红外图像,基于可见光与红外图像特征融合的目标跟踪算法在复杂背景下能够较准确的跟踪目标,目标跟踪精度为0.5像素,跟踪速度为30~32ms/帧。
简介:为了实现水下潜器长时间高精度导航定位,同时考虑到传统地形辅助导航系统在先验地形图不可得或者是地形变化不明显的海域(地形不可匹配区域),无法用来修正惯性导航位置误差的问题,提出了一种结合地形和环境特征的水下导航定位方法。在先验地形图可得且地形高程变化明显的可匹配区域,采用地形辅助导航系统来修正惯导位置误差,在先验地形图不可得或者是地形高程变化不明显的不可匹配区域,采用基于海洋环境特征的同步定位与构图算法来修正惯导位置误差。仿真结果表明,该方法在地形可匹配区域以及地形不可匹配区域得到的航迹都比纯惯导得到的轨迹更接近于理想航迹,因此可以用来修正惯导位置误差。