基于相干斑抑制SIFT的SAR图像配准方法

基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)算法,提出了一种能有效抑制相干斑噪声干扰的合成孔径雷达图像配准方法。该方法首先基于相干斑抑制各向异性扩散滤波模型建立图像的各向异性尺度空间,在滤除斑点噪声的同时保持了图像细节,弱化了斑点噪声对特征提取的影响;然后采用改进的二元直方图分析方法优化双向匹配初始结果,剔除了随机分布的误匹配点;最后引入临近特征点变换误差分析的过程,增加正确匹配点对数量,提高了变换模型参数的准确度。实验结果表明,该方法能增强SIFT特征点的稳定性,取得较高的配准精度,对相干斑噪声具有良好的适应性。     

基于地形起伏和SVM的SAR景象MSA选取

为提高合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)景象匹配区(matching suitable areas,MSA)的匹配概率和匹配精度,提出基于支持向量机(support vector machine, SVM)的SAR景象MSA选取方法。首先结合SAR图像特性,选取基于数字高程模型、基于灰度和基于特征的3级特征参数;然后基于综合特征量,利用SVM训练样本数据,得到MSA决策函数。该方法充分考虑了SAR图像信息对MSA选取结果的影响及特征参数间的相关性,能够有效规划出高性能的匹配区。

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高层建筑人员疏散的蚁群算法数学模型

根据蚁群算法的基本原理及Ant-Density模型,综合考虑了火灾时期人员的个体差异和从众行为,利用信息素和禁忌表等指标将趋光趋众2个疏散模式参数化,建立了高层建筑人员疏散的蚁群算法数学模型。利用简单的规则实现对紧急情况下复杂的人员疏散行为的模拟,以便更加方便、合理地制定人员逃生路线。