[发明专利]提高遮障面与背景空间特征相似度的方法无效
| 申请号： | 201210502721.3 | 申请日： | 2012-11-30 |
| 公开（公告）号： | CN103093423A | 公开（公告）日： | 2013-05-08 |
| 发明（设计）人： | 苏荣华;陈玉华;王吉远;高洪生;林伟;余松林;王吉军;黄艳萍;刘峰 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军61517部队 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京中建联合知识产权代理事务所 11004 | 代理人： | 朱丽岩;刘湘舟 |
| 地址： | 100850*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种提高遮障面与背景空间特征相似度的方法，通过获取目标的背景样本数据对广义回归神经网络进行训练；利用训练完成的广义回归神经网络，以伪装遮障面特征点坐标作为输入矢量，计算伪装遮障面特征点的高程数据；分析伪装遮障面的空间特征参数，得出伪装遮障面与背景的空间特征综合相似度；当空间特征综合相似度符合要求时，根据伪装遮障面的特征点的高程数据生成伪装遮障面。本发明通过采集目标的背景样本点，生成伪装遮障面特征点的高程数据；分析评价目标背景与伪装遮障面的空间特征综合相似度后生成的伪装遮障面，与背景融合效果好，适用于各类背景的大面积遮障面生成。 | ||
| 搜索关键词： | 提高 遮障面 背景 空间 特征 相似 方法 | ||
【主权项】：
一种提高遮障面与背景空间特征相似度的方法，其特征在于，包括以下步骤：1）获取目标的背景样本点以及所述背景样本点的坐标及对应的高程数据；2）以所述背景样本点的坐标作为广义回归神经网络的输入矢量，以对应的高程数据作为广义回归神经网络输出的目标矢量，对所述广义回归神经网络进行训练；3）利用训练完成的广义回归神经网络，以伪装遮障面的特征点的坐标作为输入矢量，计算出伪装遮障面的特征点的高程数据；4）分析伪装遮障面的空间特征参数，得出伪装遮障面与背景的空间特征相似度，并根据所述空间特征相似度采用强制评分法得出伪装遮障面与背景的空间特征综合相似度；5）当所述空间特征综合相似度符合要求时，根据所述伪装遮障面的特征点的高程数据生成伪装遮障面，否则返回步骤2），重复以上步骤。
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