景象匹配區(qū)選取是景象匹配導(dǎo)航的一項關(guān)鍵技術(shù),對此項技術(shù)展開研究,無論是從加快導(dǎo)彈武器試驗鑒定進(jìn)程還是從節(jié)省試驗經(jīng)費上來看,都具有重要的現(xiàn)實意義。本文以巡航導(dǎo)彈景象匹配輔助導(dǎo)航中的景象匹配區(qū)選取技術(shù)為研究出發(fā)點,結(jié)合景象匹配輔助導(dǎo)航的特點構(gòu)建了景象區(qū)域適配性特征指標(biāo)集,研究了基于LSSVRM的景象匹配區(qū)分層篩選技術(shù)以及基于多特征融合的景象匹配區(qū)快速選取技術(shù)。通過試驗表明,兩種方法均能夠可靠地自動選取出滿足景象匹配輔助導(dǎo)航要求的景象匹配區(qū)。本文首先對匹配概率和匹配精度這兩個適配性指標(biāo)進(jìn)行了研究并給出了計算方法。針對在實際景象匹配區(qū)選取工作中無對應(yīng)圖像對進(jìn)行匹配概率計算的實際,重點對單幅圖像自匹配概率的計算方法進(jìn)行了研究,定義了單幅圖像的降質(zhì)方法及單幅圖像匹配概率的計算方法,作為匹配區(qū)選取方法研究的基礎(chǔ)。在通過多組試驗進(jìn)行匹配精度分析方面,研究了基于誤差均值的定義方法和基于誤差方差的定義方法,兩種方法均可以反映通過多組試驗得出的匹配精度。接下來,結(jié)合工程應(yīng)用實際,本文研究了兩種景象匹配區(qū)選取方法。一是基于分層篩選的適配性分析評估方法。該方法首先通過邊緣點數(shù)目篩選,將邊緣點數(shù)目低于閾值的區(qū)域剔除...

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
    1.3 論文結(jié)構(gòu)
第二章 景象區(qū)域適配性評估指標(biāo)
    2.1 引言
    2.2 匹配概率
        2.2.1 匹配概率的定義及計算
        2.2.2 給定圖像對的匹配概率計算
        2.2.3 單幅圖像匹配概率計算
    2.3 匹配精度
        2.3.1 基于誤差均值的定義方法
        2.3.2 基于誤差方差的定義方法
    2.4 小結(jié)
第三章 基于分層篩選的景象匹配區(qū)選取方法
    3.1 引言
    3.2 第一層篩選
        3.2.1 篩選準(zhǔn)則
        3.2.2 第一層篩選實驗
    3.3 第二層篩選
        3.3.1 篩選準(zhǔn)則
        3.3.2 適配性特征定義與分析
        3.3.3 基于LSSVRM的匹配區(qū)選取
        3.3.4 第二層篩選實驗
    3.4 第三層篩選
    3.5 小結(jié)
第四章 基于多特征融合的景象匹配區(qū)選取方法
    4.1 引言
    4.2 適配性特征指標(biāo)集
        4.2.1 匹配區(qū)信息豐富性
        4.2.2 匹配區(qū)信息顯著性
        4.2.3 匹配區(qū)信息穩(wěn)定性
        4.2.4 匹配區(qū)信息唯一性
    4.3 多特征指標(biāo)融合方法
        4.3.1 綜合特征表達(dá)式樹結(jié)構(gòu)生成方法
        4.3.2 綜合特征進(jìn)化合成優(yōu)化方法
    4.4 小結(jié)
第五章 景象匹配區(qū)選取試驗
    5.1 基于分層篩選的景象匹配區(qū)選取試驗
        5.1.1 匹配區(qū)選擇流程
        5.1.2 光學(xué)景象匹配區(qū)選取試驗
        5.1.3 SAR景象匹配區(qū)選取試驗
    5.2 基于多特征融合的景象匹配區(qū)選取試驗
        5.2.1 景象匹配區(qū)選擇基本流程
        5.2.2 選擇結(jié)果及分析
    5.3 小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 進(jìn)一步研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果



本文編號：4050751