战术导弹技术
戰術導彈技術
전술도탄기술
TACTICAL MISSILE TECHNOLOGY
2007年
3期
77-81
,共5页
骆渊%周成平%丁明跃%娄联堂
駱淵%週成平%丁明躍%婁聯堂
락연%주성평%정명약%루련당
带电粒子模型(CPM)%遗传算法(GA)%仿射变换%能量最小化
帶電粒子模型(CPM)%遺傳算法(GA)%倣射變換%能量最小化
대전입자모형(CPM)%유전산법(GA)%방사변환%능량최소화
介绍了用于打击效果评估的目标轮廓自动匹配方法已成为当今的一个研究热点.基于遗传算法和带电粒子模型,提出了一种新的具有仿射不变性的目标轮廓自动匹配方法.该方法首先提取目标图像梯度,然后利用带电粒子模型对图像梯度进行电场化.最后采用模板图像轮廓线在电场化后的梯度图像中的最大能量熵值,利用遗传算法确定先验模板图像与目标图像之间的仿射变换参数,达到轮廓匹配的目的.该方法可完成自动目标轮廓匹配,实验验证了该方法的有效性和鲁棒性.
介紹瞭用于打擊效果評估的目標輪廓自動匹配方法已成為噹今的一箇研究熱點.基于遺傳算法和帶電粒子模型,提齣瞭一種新的具有倣射不變性的目標輪廓自動匹配方法.該方法首先提取目標圖像梯度,然後利用帶電粒子模型對圖像梯度進行電場化.最後採用模闆圖像輪廓線在電場化後的梯度圖像中的最大能量熵值,利用遺傳算法確定先驗模闆圖像與目標圖像之間的倣射變換參數,達到輪廓匹配的目的.該方法可完成自動目標輪廓匹配,實驗驗證瞭該方法的有效性和魯棒性.
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