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1.
数据处理是天波超视距雷达实现目标探测的关键技术之一。首先给出了天波超视距雷达数据处理所面临的困难,总结了数据关联、航迹融合、坐标配准、性能评估、杂波建模等,对新技术的发展进行了探讨,并指出检测前跟踪、雷达与环境系统一体化处理、基于多输入多输出的天波超视距雷达数据处理、测试与评估、协同处理与多源信息融合等将是天波超视距雷达数据处理的主要发展方向。 相似文献
2.
基于微偏振片阵列(MPA)的偏振成像设备在体积、重量、功耗等方面的优势,极大促进了偏振成像的应用领域。但目前对于MPA光栅参数设计、单元排布模式以及偏振特征解算等方面的研究均存在严重不足,影响了准确偏振特征的获取。针对这些问题,文中利用光栅衍射和等效介质理论进行MPA光栅参数设计,并提出MPA在频域内的联合编解码设计方法,以期MPA单元排布与偏振特征解算达到综合最优。仿真结果表明,MPA编解码设计方式的选择将会对偏振信息的获取性能产生较大影响。 相似文献
3.
图象平滑与边缘检测的模糊向量描述 总被引:5,自引:0,他引:5
本文对噪声和边缘的统计特征进行了分析,提出了以P1(i,j),P2(i,j)和P3(i,j)作为边缘、噪声和非边缘非噪声的尿属函数,并在此基础上建立它们的特征描述向量。借助于该特征向量,将图像平滑和边缘检测转化为一个模式识别的问题,从理论上讨论了解决图像处理中长期存在的去噪和保持边缘细节的折衷问题的思路,并构造了基于模糊模式识别的图像边缘检测和滤波的基本框架。 相似文献
4.
基于场景模型与统计学习的鲁棒行人检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于场景模型和统计学习的行人检测算法. 针对训练行人检测器时面临的动态场景的复杂性和行人样本多样性等问题, 通过背景建模, 从场景的背景图像上提取有限的负样本用于训练, 大幅度提高了分类器的检测率, 同时降低了虚警; 提出一种快速弱分类器选择算法, 根据正、负样本特征大小的分布和期望的检测率, 直接求解特征大小的阈值范围, 能够满足在线训练和更新检测器的要求; 提出一种基于正样本错误率的训练算法, 先根据正样本加权错误率选择弱分类器, 快速提高检测率, 在训练结束后调整最终分类器的加权系数, 在保证检测率的同时尽可能降低虚警率. 实验中构建了一个试验视频数据库和行人样本库, 数据库包括雨、雪、阴影、季节变化、摄像机平移、旋转、缩放等情况, 并设计实现了一个实时行人检测系统BMAT (Background modeling and Adaboost training), 实验结果证明了算法的有效性. 相似文献
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