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在航空影像的成像过程中,由于大气衰减、云层、烟雾、向阳、背阳等影响,使获取的影像质量下降,出现对比度降低、亮度不均、色彩失真等问题。针对这些问题,提出结合人眼颜色恒常性的典型计算理论Retinex理论,来模拟人眼视觉的感知模型,通过一个像素和其周围像素的明亮度比较运算,获得对象表面的反射率影像,并基于"灰度世界"假设,对图像进行了后处理。给出了Retinex算法在航空影像增强中的具体实现流程,并进行了计算机仿真实验。结合方差、平均梯度、清晰度等参数,验证了算法在图像对比度、细节增强和色彩保真等方面的效果。 相似文献
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基于大脑情感学习的推力矢量无人机姿态控制 总被引:1,自引:0,他引:1
建立了与普通无人机相区别的带推力矢量的无人机数学模型,并提出了一种基于大脑情感学习(brain emotion learning, BEL)的推力矢量无人机姿态控制方法。首先设计了气动控制器和近似推力矢量控制器,然后设计了基于BEL算法的推力矢量控制补偿器。对无人机全量模型进行非线性数值仿真,结果验证了所建立的数学模型的正确性、推力矢量技术在无人机姿态控制上的特定优势以及BEL智能方法的自学习、自适应能力。 相似文献
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针对单帧图像中的弱小目标检测问题,提出了一种改进的基于分形的快速检测方法。该方法首先利用图像的局部熵信息对目标进行粗定位,以得到一个包含目标的感兴趣区域,然后利用分形理论构造该区域的分维像,最后对分维像采用自适应阈值分割即可将弱小目标精确检测出来。与传统分形算法相比,提出的改进算法包含粗定位和细定位两部分,它将分形算法要处理的区域缩减到局部熵所估计的小范围内,从而克服了传统分形方法计算量大、抗噪性差的缺点。仿真实验结果表明,该方法能够稳健、快速、有效地检测弱小目标。 相似文献
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给出了扑翼微型飞行器姿态控制系统的数学模型,并提出了一种自适应鲁棒控制的新方法。飞行过程的复杂性使得姿态控制器的设计极具挑战性,主要困难是系统表现为非线性、不确定性、多变量参数耦合以及各种干扰。由于自适应鲁棒控制不依赖系统的精确数学模型,所以将系统分为名义模型、结构不确定性和非结构不确定性,对其分别设计直接反馈控制器、自适应控制器和鲁棒控制器,并用李亚普诺夫定理分析了系统的稳定性。仿真结果证实了所提方法的有效性。 相似文献
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