Метод выделения наземных объектов на фоне подстилающей поверхности в бортовом 3d-лазерном канале

Электроника, радиотехника и связь

2013. Т. 20. № 4. С. 118-129.

Авторы

Мирзоян А. С. 1*, Хмаров И. М. 2**, Кондрашов Н. Г. 3***, Шахов С. В. 4****

1. Рыбинский государственный авиационный технический университет имени П. А. Соловьёва, РГАТУ, ул. Пушкина, 53, Рыбинск, Ярославская область, 152934, Россия
2. Научно-исследовательский центр (г. Тверь) Центрального научно-исследовательского института Воздушно-космических сил Минобороны России, Набережная Афанасия Никитина, 32, Тверь, 170026, Россия
3. Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», ул. Старых Большевиков, 54а, Воронеж, 394064, Россия
4. Тверской государственный технический университет, ТГТУ, Набережная Афанасия Никитина, 22, Тверь, 170026, Россия

*e-mail: andr.s.mirzoyan@gmail.com
**e-mail: khmarov314@mail.ru
***e-mail: nik-avia@mail.ru
****e-mail: Svshahov@yandex.ru

Аннотация

Излагаются алгоритмы выделения наземного объекта в лазерном канале на основе 2D-аппроксимации подстилающей поверхности по методу главных компонент и построения 3D-портрета наземного объекта по матрице высот от аппроксимирующей плоскости.

Ключевые слова

двумерная аппроксимация, метод главных компонент, лазерный канал

Библиографический список

  1. Ping Yuan, Rengarajan Sudharsanan, Xiaogang Bai, Joseph Boisvert, Paul McDonald, Eduardo Labios. 32×32 Geiger-mode LADAR cameras. Proc. ofSPIE. Vol.7684 76840C (2010).
  2. Christophe Harvey, Jonathan Wood, Peter Randall, Graham Watson, Gordon Smith. Simulation ofanew 3Dimaging sensor for identifying difficult military targets // Proc. ofSPIE. 2008. Vol.6950 695001.
  3. Angela M. Kim, Richard C. Olsen, Carlos F. Borges. Simulating full-waveform LIDAR // Proc. ofSPIE. 2010. Vol.7684 768411.
  4. Jesse Hodge, David DeKruger, Alden Park. Mobile target ladar ATR system // Proc. ofSPIE. 2001. Vol.4379.
  5. Alexandru N. Vasile, Richard M. Marino. Pose- Independent Automatic Target Detection and Recognition Using 3DLaser Radar Imagery. Lincoln laboratory journal.2005. Vol.15. Number1. Р. 61-78.
  6. Nieves RubenD., Reynolds William D.Jr. Three- dimensional transformation for automatic target recognition using lidar data // Proc. ofSPIE. 2010. Vol.7684 76840Y.
  7. Хмаров И.М., Канивец В.Ю., Кондрашов Н.Г. Метод автоматического распознавания малозаметных наземных целей бортовыми лазерными локационны- мисредствами // Успехи современной радиоэлек- троники.2010. 11. С. 86-90.
  8. Pearson K. Onlines and planes ofclosest fit tosystems ofpoints inspace. Philosophical Magazine, Ser. VI2, 559-572 (1901).
  9. Gorban A.N., KeglB., Wunsch D.C., Zinovyev A. (Eds.) Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction. Springer. Series: Lecture Notes in Computational Science and Engineering, Vol.58, 2008, 340p.
  10. Поляков В.М., Покровский В.П., Сомс Л.Н. Лазерный передающий модуль спереключаемой диаграммой направленности для дальномера космического аппарата «Фобос-Грунт» // Оптический журнал.2011. 78, 10. С. 4-9.
  11. Мирзоян А.С. Математическое моделирование изображений наземных объектов для лазерной локации // Вестник Рыбинского государственного авиационного технического университета им. П.А. Соловьева.2012. 2. С. 186-192.

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 1994-2020