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目的 为削弱观测数据和背景地形模型中粗差对水下地形匹配导航精度和可靠性的影响,提出了一种基于M估计的水下地形抗差匹配算法,显著提高了水下地形匹配算法对粗差(异常值)的抵御能力,确保了稳健匹配导航解的获取。实验验证了该算法的有效性。 相似文献
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针对现有分割算法对高噪声侧扫声呐图像分割准确率低的问题,提出了一种综合利用NSCT(non-subsampled contourlet transform)分解图像、局部标准差和均值组合增强图像和多重分形判断图像奇异性的侧扫声呐图像分割方法。首先,借助NSCT分解图像,获得滤除高频噪声且保留轮廓信息的低频图像和一系列高频方向子带图像。然后,基于侧扫声呐图像中目标及其阴影伴随出现的特点,计算低频图像的局部标准差与均值的组合特征,获得分别突显目标及其阴影的特征图,使用多重分形分割方法分割特征图,获得低频图像分割结果;利用图像差分和非极大值抑制方法分割高频方向子带图像,获得高频分割结果;融合高低频分割结果获得目标及其阴影的精细边缘。最后通过试验验证了本文方法的有效性。 相似文献
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为解决地磁匹配导航中TERCOM算法精度较差I、CCP算法容易产生局部收敛且匹配速度较慢的缺陷,提出了一种联合TERCOM与ICCP的水下地磁匹配导航新方法。对此算法中的粗匹配及其性能进行了分析,同时,对精匹配及改进ICCP算法进行了研究,解决了传统匹配导航算法精度、速度及完备性不能兼得的问题。 相似文献
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