图2-31 输入坐标系基准点偏移值图2-32 所得基准点3）执行选项卡组下拉列表中的命令，如图2-33所示，系统弹出如图2-34所示的控制板，按住Ctrl键依次选取～，选择连接方式为的曲线，如图2-35所示。图2-35 连接图2-36 下拉列表5）若要在点之间进行直线连接，可在选择两基准点后单击控制板中的按钮，然后依次单击其余点形成如图2-38所示特征，打开选项卡并勾选选项，可对各点单独设置圆角半径。图2-39 对话框1图2-40 对话框2......
2023-06-19
利用基准角点实现目标匹配
【摘要】：对多维距离向量这种最具代表性的角点描述方法进行深入分析后，不难发现，数量繁多的角点不仅增加了运算时间，同时也给多帧图像中的目标匹配带来了困难，尤其是有噪声干扰和在目标姿态变化的情况之下。通过重心点G和P1可以得到飞机的一条基准轴线，显然，飞机两翼上的角点都位于这条轴线的两侧。
对多维距离向量这种最具代表性的角点描述方法进行深入分析后，不难发现，数量繁多的角点不仅增加了运算时间，同时也给多帧图像中的目标匹配带来了困难，尤其是有噪声干扰和在目标姿态变化的情况之下。为了达到更加高效、灵活的识别效果，本书希望能够选择出目标图像上最具有代表性的角点，根据这些基准角点的位置信息测量物体，并通过测量值来识别目标。
以军事目标飞机为例，测量一个飞机可以利用的最显著的信息就是机头部分、两翼部分和机尾部分的角点，以及它们和飞机重心的位置关系。飞机重心的计算公式如下：
式中，(xG，yG)是重心点G的位置坐标，I（x，y）是像素点（x，y）的灰度值。我们可以通过计算每个角点的相对重心的重心矩，并选择重心矩最大的角点作为第一基准角点P1（xp1，yp1）：
式中，C为角点点集，其包含的角点数目为n。
通过重心点G和P1可以得到飞机的一条基准轴线，显然，飞机两翼上的角点都位于这条轴线的两侧。于是这条轴线就把机翼角点点集划分为两个子集：
而两翼上的基准角点就可以定义为距离这条轴线最远的点——第二基准角点P2（xp2，yp2）和第三基准角点P3（xp3，yp3）。角点与基准轴线的距离可以由以下公式计算得到：
第四基准角点P4（xp4，yp4）被定义在机尾，它和第一基准角点P1分别位于基准轴线的两端，也就是重心点G的两侧。如果P1满足以下条件：
则P4将满足
否则，必然有
在目标识别过程中，特征空间优化的目的是用最少的描述获得目标形状上最“本质”的特征。通过每个基准角点到重心点G的距离，可以定义出一个区分度较高的描述子：
如图7-4所示，用SUSAN算法检测出了F16战斗机图像的所有角点，并按照上述方法获得了四个基准角点，从而构造出了特征描述子S。
图7-4 飞机图像的基准角点提取
a）F16战斗机 b）角点（SUSAN） c）4个基准角点
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2023-06-28
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2023-06-28
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2023-10-30
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2024-01-25
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