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航天任务实时3维可视化仿真 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了基于对象层次结构的3维几何模型和运动模型建模方法,解决了复杂航天器建模过程中的几何形状的表示问题,并且实现了航天器运动特性的表达与航天器内部部件的运动建模;对实现航天任务3维可视化仿真所涉及到的软件框架、技术方法等作了详细的论述.最后,给出了应用该技术建立的软件在实际应用中的几组试验结果.这些结果表明这项技术能为航天任务的顺利完成提供较好的可视化保障,可以广泛应用于各种航天任务. 相似文献
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利用深度学习开展高原地区卫星影像去云是一个研究热点.本文提出了基于DCLS-GAN的天绘一号卫星高原地区影像的去云方法,采用对抗学习的思想构建深度卷积对抗生成网络,自主学习影像中云覆盖部分的典型地表特征,从而恢复云覆盖下垫面形貌.基于Encoder-Decoder结构生成网络,构建固定与可移动2种云区掩膜,在矩形固定中心掩模预训练之后进行随机位置云掩模迁移训练,使用最小二乘重建损失与交叉熵对抗损失的联合损失函数,用于精确修复云覆盖区域地表;基于CNN鉴别网络,判别生成影像的真实性.采用双线性插值提高云覆盖区域的修复精度,后处理使用泊松编辑处理平滑预测边界,减少伪迹的影响.在测试数据集上的试验结果表明,本文方法的总体去云效果在峰值信噪比、结构相似性与自然影像无参考质量评价算法指标上优于经典方法与原始Context Encoder,速度上较经典图像重建方法优势较大,具有较好的实际应用前景. 相似文献