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1.
一种用小波包进行SAR原始数据压缩的方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种对合成孔径雷达(SAR)原始数据在载体进行压缩的方法,原始数据先用分块自适应量化(BAQ)减小数据动态范围,但不减少量化位数,然后对数据进行小波包正交以变换,根据频率包络的能量变化自适应地进行数据压缩,即高能量区域用较多位来表示,低能量区用汪的位数来表示,处理带宽以外的区域不不再进行编码,用BAQ编码法对块内频域中的数据进行编码,实验表明所提出的WT-BAQ算法优于FFT-BAQ的BAQ  相似文献   
2.
GPS/INS在火车安全告警系统中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了弥补目前火车车辆运行中人工统计调度工作量大、效率低等缺陷,提出了一种基于全球定位系统和惯性导航技术(GPS/INS)的火车安全告警系统的设计方案;重点讨论了GPS/INS在信息融合时所使用的卡尔曼滤波方法,避免了独立的惯性导航系统无限位置误差和GPS的1Hz慢速数据修正的问题;利用原有国家铁路网数据库进行数据修正,进一步提高了系统的精度.在此基础上设计的火车安全告警系统就能够简捷、准确地计算车辆运行里程,当车辆达到维修等级时自动进行报警提示,从而降低火车车辆调度工作的工作量及运行风险.  相似文献   
3.
基于局部最大熵的多目标图像分割方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法.以局部熵最大值作为目标种子,运用区域增长技术实现多目标分割,用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验.实验结果表明,用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果.  相似文献   
4.
以地形跟踪/地形回避为基础,提出了用轨迹的侧向仰角代替航迹的高度作为航迹规划的隐蔽性代价的概念.该方法结合航迹的航程代价和飞行器的各种机动能力约束,可以达到对已有航迹的优化作用,同时也可直接进行简单的控制点航迹规划.仿真研究结果表明,该算法满足飞行器飞行的各种条件,是一种可行方法,该方法速度快、规划出的航迹可以有效提升飞行器在飞行过程中的生存能力,可以在用于任务规划的同时,达到对航迹进行优化的目的.  相似文献   
5.
土地利用基础图件的矢量化方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
从土地利用图件的特征出发,提出了一套具有实用价值的矢量化流程,并对线状目标半自动提取和边界一致性轮廓优化等关键技术进行探讨,提出了基于方向估计的变向骨架跟踪算法,快速有效地实现了线状目标的半自动提取;同时提出了一种基于三色点的边界一致性轮廓优化策略,有效地解决了图斑共用边界的同一化问题.实验结果表明,算法完全满足土地利用基础图件的实用要求,具有一定的理论意义和实用价值.  相似文献   
6.
一类特殊的离散Walsh-Haar变换的快速算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用Walsh-Haar矩阵HKRm+1,的递归性以及Walsh序的离散Walsh变换的快速算法,提出了一类特殊的Walsh序的离散Walsh-Haar变换的快速算法.该变换的特殊性在于Walsh-Haar函数系与Haar函数系一样,其演化生成时的伸缩比均为R=2.采用对输入数据奇偶二分及对变换结果数据对半二分,如此对一个KR^m+1点的数据经过m+1步加上logK步二分以及若干次调序后,便得到变换结果.本设计方法可用于研究其他序的伸缩比为2的离散Walsh-Haar变换的快速算法.  相似文献   
7.
在计算机立体视觉研究中,主要针对人造场景,提出了一种新的三维表面重建方法。该方法首先对景物的灰度图像进行分割,将景物图像分成各种不同的区域,利用了将立体像对进行边缘特征匹配的结果,并使用各种曲面模型对各区域进行拟合,以求得整个区域内的视差值,再对整个视差图进行自适应平滑,得到了较为满意的结果。  相似文献   
8.
本文应用问题求解的黑板模型并利用产生式系统作为基本软件结构,设计并实现了一个基于知识的遥感图像分类系统;对知识获取与表示进行了研究;通过实验论证了系统的可行性.  相似文献   
9.
按照2DGabor函数的特点和视觉机制,提出了用来捕捉纹理基元的纹理检测器函数.基于纹理检测器和多频道分解理论,提出了影像纹理的多频道分析方法,并按照神经动力学的侧抑制和端点抑制等理论,实现了对多频道纹理特征的融合,为改进现存多频道滤波方法提供了良好途径.实验表明,所提出的方法可有效用于具有相似模式大小的纹理分析.  相似文献   
10.
手写签名的概率神经网络识判模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对手写签名的随机性和信息的不完备性,提出了将Bayes网络与前馈神经网络相结合的概率神经网络模型,论述了建模的理论基础,模型结构,训练算法及其简化算法,概率神经网络可计算待测签名样本为真(或伪)签名的最大可能性,进而确定其所属类别。  相似文献   
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