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爆点坐标测量是常规武器试验中的重要测试项目之一,坐标结果是衡量常规武器作战性能的重要指标。目前,爆点的坐标测量主要是利用光电经纬仪测试设备,通过爆点的视频图像处理来实现的。目前,图像解译过程中存在对弱小目标检测能力差、人工经验阈值法提取爆炸点信息结果不准确、质心法对近地目标误差大等问题。本文主要针对上述问题开展研究工作,其内容包括:针对弱小爆炸目标的检测,采用基于统计思想的弱小爆炸目标检测方法,采用“背景分割”去噪,“前可追溯性”和“能量”“累积”算法识别目标,实现强噪声条件下对弱小爆炸目标的检测;针对爆炸目标图像的分割问题,采用基于“自适应阈值”的分割算法实现爆炸目标的自适应分割。 ,使爆破目标图像的分割更加准确,进一步提高了爆破目标的坐标处理精度;针对近地爆破目标被部分遮挡的问题,采用基于“标准模式”的爆破目标定位算法,具体如下:当图像信息失真时,建立完整的计算模型来解决近地爆炸点的爆炸中心,实现了该类目标的精确定位。
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