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81.
瑞典海军觉得有必要建造一艘巨型战舰,它有两层甲板,配备64门大炮。这艘超级战舰取名为“瓦萨号”于1628年8月2日第一次试航。当它缓缓驶离斯德哥尔摩港时,舰上全体水兵向前来观看的瑞典国王致敬。这时,一阵狂风吹来,舰身立刻倾斜。接着“瓦萨号”又慢慢恢复平衡,但随即再一次朝右舷倾斜。 相似文献
82.
在SAR与AIS联合探测探测舰船目标实验中,通过对2010-11-05T06:51渤海海峡Radarsat-2影像的和与之时空匹配的AIS数据比较,发现2种手段探测到的静止的舰船目标能够精确的匹配,但是运动的舰船目标存在一定的偏差.分析了偏差产生的原因,其中距离向偏差是由时间误差引起的;方位向偏差主要是由多普勒频移造成的;这与运动舰船目标的航速、航向及SAR与AIS的探测时间误差有关.在此基础上建立了数学模型,分析上述参数对偏差的影响,并对偏差加以修正,从而实现了SAR与AIS探测结果的匹配. 相似文献
83.
分析了水面舰船的SAR成像能力和探测优势。在总结已有的舰船检测方法的基础之上,根据舰船目标在SAR图像中的成像特点,提出了利用BP神经网络实现SAR水面舰船目标识别实验。进一步利用形态学方法对检测结果进行修整,结合已知的SAR图像的像元大小,提取舰船的长度和宽度信息,同时利用原始图像的经纬度内插实现舰船目标中心的定位。结果表明,BP神经网络具有很强的自适应性,在低信噪比的情况下,也能够取得良好的效果。 相似文献
84.
针对热红外遥感图像由于低对比度、条带噪声、低空间分辨率等特点而导致的检测效果不佳问题,提出了一种近岸舰船目标尺度自适应选择分层多阈值检测方法。采用舰船模板图像尺度归一化高斯拉普拉斯函数取极大值准则进行尺度自适应选择,利用所选的高斯多尺度空间差分多阈值筛选进行近岸舰船检测,并根据不同类型舰船模板图像尺度和分块数选择对热红外图像舰船目标检测的影响进行验证实验。实验结果表明:所提方法能根据模板尺度特征滤除相似区域,通过设置合理尺度和阈值参数能实现有效检测,且具有一定的抗噪能力。 相似文献
85.
86.
基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声纳降噪问题。通过对船辐射噪声的建模和仿真,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,并利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果。该研究在分析对比的基础上,进行小波包软阈值去噪并且取得了较好的效果,对被动声纳降噪提供了较好的应用前景。 相似文献
87.
船只检测是实现船只航行安全的重要措施之一,利用SAR图像可实现船只检测。然而,传统的一些方法一般容易受到SAR图像斑噪的影响,在检测结果中产生大量的虚警。为解决这一问题,本文提出了一种基于引力场增强的舰船检测方法。该方法利用像素与其邻域内像素的相互作用可对目标像素增强的效应,有效地抑制了斑噪像素和背景像素的强度,凸显了目标。由于增强后的像素已经不满足对海面区域的均质性假设,因此直接使用恒虚警检测算法对图像进行全局检测并不能够得到很好的效果,据此本文引入了一个基于均质区域自适应分割的改进的K-CFAR检测算法,将图像分割为不同大小的一系列均质区域,并分别对各个均质区域使用一个改进的K-CFAR检测器对船只目标进行检测。最后,使用Radarsat-1数据和Envisat ASAR数据对本文算法进行了验证。实验表明,本文提出的方法能够有效地凸显弱目标,增加检测准确性,降低检测的虚警概率。 相似文献
88.
针对以离散余弦变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法受数据类型限制的问题(即对复数类型的数据检测效果不好),该文提出了一种改进的人类视觉模型SAR图像舰船检测算法。该算法是以快速傅里叶变换代替离散余弦变换,将SAR图像从空间域变换到频率域;快速傅里叶变换对数据类型要求较低,只要求数据是离散的,并且运行效率更高。然后,采用3种星载SAR数据——ENVISAT ASAR(25m)、Sentinel-1(10m)和Cosmo-Skymed(2.5m)进行对比实验。结果表明,以快速傅里叶变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法的检测性能和效率优于以离散余弦变换为核心的算法、双参数恒虚警率(CFAR)算法和K分布恒虚警率算法。 相似文献
90.
一次台风尾流暴十的多普勒雷达资料特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用多普勒雷达加密资料对发生的闽南的一次台风尾流暴雨进行中尺度分析。结果表明,这次暴雨过程由两阶段暴雨组成:第一阶段暴雨是由海上形成的中尺度气旋造成的;第二阶段暴雨是由切变线上的强辐合及切变线上形成的边界层中尺度气旋造成的。暴雨雨带的形成主要与“逆风区”、气流辐合、边界急流、切变、地形有关。 相似文献