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文檔簡介
1、成像制導(dǎo)已成為精確制導(dǎo)武器的主要發(fā)展趨勢(shì),越來越受到重視,它包括紅外成像制導(dǎo)、可見光圖像制導(dǎo)、SAR圖像制導(dǎo)等形式。其關(guān)鍵設(shè)備是景象匹配相關(guān)器,關(guān)鍵技術(shù)是景象匹配,它利用實(shí)時(shí)圖像和基準(zhǔn)圖像的匹配來實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航、制導(dǎo)。而對(duì)于成像制導(dǎo),大視場、高分辨率、實(shí)時(shí)處理又是其發(fā)展趨勢(shì),大視場和高分辨率必然導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理運(yùn)算量的急劇增加,加大了實(shí)時(shí)性的實(shí)現(xiàn)難度。 為解決大視場、高分辨率和實(shí)時(shí)性之間的矛盾,本文將非均勻性映射變換技術(shù)運(yùn)用到景象匹配
2、相關(guān)器中,對(duì)均勻圖像或景象實(shí)施非均勻性變換或采樣,分辨率由注視中心向周邊區(qū)遞減。一方面,可以保證注視中央?yún)^(qū)的高分辨率提??;另一方面,在周邊區(qū)隨著距中心的距離增大,分辨率急劇下降,數(shù)據(jù)將得到大大壓縮,可以減少運(yùn)算量,提高實(shí)時(shí)性。同時(shí),配合有效的注意轉(zhuǎn)移機(jī)制,選擇感興趣的特征點(diǎn)作為注視中心,構(gòu)成參數(shù)自適應(yīng)非均勻映射變換系統(tǒng),進(jìn)一步加快數(shù)據(jù)處理速度。本文非均勻性映射變換以對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換模型為基礎(chǔ),因?yàn)閷?duì)數(shù)極坐標(biāo)變換具有平移、旋轉(zhuǎn)和尺度不變性,
3、這給圖像匹配、識(shí)別帶來很大方便。 本文所完成的研究工作及取得的研究成果主要有: 1.在非均勻性映射模型變換方面,本文以對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換模型為基礎(chǔ),確定了一種帶參數(shù)的對(duì)數(shù)極坐標(biāo)變換模型;分析了變換模型的尺度、旋轉(zhuǎn)不變性以及數(shù)據(jù)壓縮特性;提出了模型非均勻性變換的實(shí)現(xiàn)方法:正向轉(zhuǎn)換和反向滿化。仿真結(jié)果表明:算法實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的有效壓縮,并且將圖像尺度、旋轉(zhuǎn)變化轉(zhuǎn)變成了平移變化。 2.針對(duì)景象匹配與識(shí)別,提出了基于變換陣的尺度
4、軸投影一維匹配、角度軸投影一維匹配、二維匹配算法和綜合匹配方案,很好地解決了圖像匹配中尺度、旋轉(zhuǎn)變化帶來的困難,得到了較高匹配度,實(shí)現(xiàn)了從一維到二維、由粗到精的景象匹配,加快了匹配速度,增加了匹配置信度。 3.為確定非均勻性映射變換中心——注視點(diǎn),本文提出了一種基于鏈碼技術(shù)提取景象圖像特征點(diǎn)作為注視點(diǎn)的算法,用鏈碼對(duì)圖像主要輪廓進(jìn)行描述,在鏈碼中提取顯著特征點(diǎn),再運(yùn)用視覺轉(zhuǎn)移機(jī)制,優(yōu)先確定各類特征點(diǎn)為注視點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法
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