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目前的多聚焦图像融合方法对于融合模型的建立主要依赖于经验,其参数配置存在主观性.提出了一种基于IMOPSO算法的多目标多聚焦图像融合方法,简化了多聚焦图像融合模型,克服了参数配置对经验的依赖性.首先给出了多聚焦图像融合有效的评价指标,然后构造了统一的小波域多聚焦图像融合模型,最后以模型参数作为决策变量,采用IMOPSO算法进行多目标优化搜索.IMOPSO算法不但引入变异算子以避免早熟,而且引入拥挤算子,使Pareto优解尽可能均匀分布于Pareto前端,并采用一种新的自适应惯性权重提高寻优能力.实验结果表明,IMOPSO算法具有更快的收敛速度和更好的寻优能力,同时基于该算法的融合方法也实现了Pareto最优多聚焦图像融合. 相似文献
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基于变形模板的多目标识别与定位 总被引:3,自引:0,他引:3
典型目标的识别与定位是无人机应用系统的关键技术之一,但实现完全地自动目标识别和定位存在一定的困难。该文提出一种采用变形模板进行多个目标的识别和定位方法,以机载传感器的融合图像为基础,并引入人在回路的思想,设计了基于变形模板的多目标识别和定位算法,重点研究了多目标变形模板库的构造和相应能量函数的定义,而变形模板的优化采用具有保优策略的遗传算法实现。仿真实验表明该方法具有较高的目标识别与定位能力,可以有效解决无人机图像中多个典型目标的识别与定位问题。 相似文献
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面向协同任务的多UCAV分布式任务分配与协调技术 总被引:4,自引:0,他引:4
对多架无人作战飞机 (Unmanned combat aerial vehicle, UCAV) 分布式控制中的任务分配与任务协调问题开展研究. 采用合同网实现任务执行过程中的任务分配. 通过对合同网进行扩展, 使 UCAV 能够在招标和竞标的同时处理任务间的时间约束. 设计了一种新的部分全局规划协商机制, 能够更有效地对执行相关任务的 UCAV 的任务计划进行协调. 通过 Petri 网建模方法, 将两种协商机制模型化为 Petri 网并分析了协商过程的正确性与协商结果的可行性. 仿真实验验证了方法的有效性. 相似文献
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针对卫星导航信号缺失或极易受扰的条件下,室内快速移动机器人与室外密集飞行的无人机集群必须依靠高精度高实时性相对定位实现运动导航与控制以及个体间避碰,亟需探索时间短、精度高的方法.对UWB测量体制深入研究后,提出时间可估算的单边双向测距(SS-TWR)的改进方法测距系统.系统建立了详细的序列时间分析与估算方法,与常用的双边双向测距(DS-TWR)相比,缩短了距离测量时间,提高了测量频率,减少了错误帧数量;采用有源温补晶振校正时钟,构建修正天线辐射近场区的误差经验模型,并引入卡尔曼滤波对测量结果进行融合估计,降低了测量误差;在室内环境的对比测试实验证明,改进后的SS-TWR精度达到与DS-TWR相当的±5 cm,测距时间小于5 ms. 相似文献
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如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点。针对这一问题,本文提出了基于UKF的自适应模糊推理神经网络(UKF-ANFIS)。首先,通过减法聚类确定UKF-ANFIS的模糊规则及其高斯隶属函数的中心和宽度参数;其次,分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用LLS和UKF分别学习线性和非线性的参数;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则;最后,通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明本文算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能也更佳。 相似文献
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DCT变换域盲图像水印的自适应检测 总被引:10,自引:1,他引:10
检测时无需原始图像的盲数字水印是实用的数字作品牌保护系统的关键技术之一,基于图像DCT交流系数的广义高斯分布模型,推理并实现了一种有效的自适应盲目图像印检测器,通过计算渐进相对效率证明了该检测具有较高的检测效率,实验结果表明该检测器具有良好的鲁棒性,优于Barni的线性相关检测器。 相似文献
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经典主动轮廓模型是采用由内部能量和外部能量共同组成的能量函数来进行收敛计算的,其中外部能量对精确收敛到目标轮廓起决定性作用,而内部能量在保证轮廓线进行合理变动的同时,却对收敛精确性产生了负作用。为克服这一问题,因而给出一种新的主动轮廓结构,即先把内部能量从能量函数中分离出来,仅采用外部能量进行收敛计算,然后在此结构下重新定义图像能量和控制能量,同时引入了轮廓修正函数,把连续性和光滑性约束应用到Snake曲线的变动过程之中。仿真实验表明,新结构下的主动轮廓算法对初始轮廓要求不高,具有收敛速度快、跟踪精度高等优点。 相似文献