文件名称:
基于随机蕨的光电成像末端制导目标初始化
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文件大小: 5mb
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上传时间: 2021-02-26
详细说明：为实现光电成像末端制导中的自适应目标初始化, 针对末端制导景象匹配中图像存在尺度、旋转、灰度和3D视角差异, 及传统方法运算量较大的问题, 基于随机蕨分类器构造了一种新的景象匹配算法。算法首先利用基准图像进行分类器训练, 然后基于该分类器对实时图像进行特征匹配。为剔除误匹配特征对, 对初始匹配特征对中的对应区域分别进行尺度不变特征变换(SIFT)特征描述, 基于马氏距离准则进行误匹配特征对剔除。根据顺序抽样一致性算法(PROSAC)对剩余的匹配特征对估计两图像的外极几何关系, 最终根据外极几何关系求得目标在实时图像中的位置和尺寸信息。仿真结果表明, 该算法能够在光电成像末端制导过程中实现稳定的目标初始化, 在极端条件下的稳定性优于原随机蕨分类器算法。
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