【摘要】：在國家的軍事防御中,隱身技術(shù)是一項非常重要的技術(shù),隱身技術(shù)廣泛用于飛機、艦艇等各種武器裝備中。降低目標(biāo)電磁特性(如雷達散射截面積)是現(xiàn)代隱身技術(shù)研究的主要方向之一。傳統(tǒng)分析目標(biāo)電磁特性過程中,目標(biāo)的建模主要是通過現(xiàn)代3D建模軟件(如3DMax、maya等)來建立,這種建模方式需要專業(yè)技術(shù)人員操作軟件,且在建立復(fù)雜目標(biāo)模型時,耗時很長。不僅如此,對于表面復(fù)雜的模型,使用3D建模軟件難以用基本單元模擬目標(biāo)表面。運用三維模型掃描儀對目標(biāo)進行掃描來建立目標(biāo)模型只能對單一目標(biāo)進行建模且掃描設(shè)備體型巨大,不方便攜帶,三維掃描設(shè)備還十分昂貴。針對傳統(tǒng)建模方法的缺點,本文運用計算機視覺技術(shù)中基于多視圖三維重建恢復(fù)目標(biāo)三維模型作為研究目標(biāo)電磁散射過程的建模方法。首先,本文研究了計算機視覺三維重建技術(shù)近年發(fā)展進程,對需要分析其電磁特性的目標(biāo)進行多方位照片采集,使用目標(biāo)照片集作為輸入,通過計算機視覺的三維重建技術(shù)對目標(biāo)進行三維重建,輸出近似目標(biāo)表面的三維模型�；诙嘁晥D三維重建恢復(fù)目標(biāo)表面的全過程包含稀疏重建、密集重建、表面重建。針對本文研究目的,通過大量三維重建目標(biāo)的實驗,總結(jié)了在分析目標(biāo)某角度范圍內(nèi)電磁散射時采集照片的規(guī)則以及如何重建含有較少噪聲的目標(biāo),之后編寫程序?qū)崿F(xiàn)基于多視圖的三維重建。其次,選擇圖形電磁計算方法對基于多視圖三維重建恢復(fù)的目標(biāo)進行雷達散射截面積(RCS)計算,分析選擇圖形電磁計算方法對這種新型模型進行RCS計算的優(yōu)勢。對目標(biāo)進行拉伸投影讓計算機屏幕得到充分利用,針對拉伸投影目標(biāo)給出相應(yīng)計算RCS公式以提高RCS計算精度;在程序中使用并行計算方法提高計算目標(biāo)RCS的速度;在本文中,用像素的顏色分量代表像素面元對總RCS貢獻并顯示,研究人員通過觀察顏色明暗程度獲知該像素面元對總RCS貢獻,顏色越亮RCS越大,顏色越暗RCS越小。最后,針對三維重建目標(biāo)編寫對應(yīng)計算RCS系統(tǒng),為了更好地分析利用圖形電磁計算方法計算三維重建目標(biāo)RCS的優(yōu)勢和本文提出的并行計算RCS在速度上的提高,本文在軟件設(shè)計時可以選擇使用傳統(tǒng)方法和改進方法計算同一目標(biāo)RCS,將其結(jié)果進行比較。最后利用本文系統(tǒng)重建一復(fù)雜飛機模型,計算其RCS并對結(jié)果進行分析。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.41;O441
【圖文】：

圖模型的原理是多視圖模型的基礎(chǔ)。2.1.3 多視圖模型圖2.4 多視圖模型基于兩視圖模型的基礎(chǔ)，多視圖中各個視圖的投影矩陣更加容易求解。多視圖模型結(jié)構(gòu)如圖2.4 所示，多視圖模型實際上就是在兩視圖模型的基礎(chǔ)上不斷添加新視圖。由于在前兩幅視圖中已經(jīng)匹配了某些特征點，并且恢復(fù)出了特征匹配點在世界坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。當(dāng)有新的視圖加進來時，可以尋找加進來的視圖中的特征點與前兩幅視圖中已經(jīng)恢復(fù)的三維點之間的對應(yīng)關(guān)系。如圖 2.4 所示，通過視圖一和視圖二恢復(fù)出了空間點 X ，要求解視圖三的投影矩陣，先看空間中點 在視圖一和視圖二中的二維坐標(biāo)u和'u ，如果在視圖三種能找到一個特征點''u 與 和 是匹配點

4、特征點描述子的生成。接下來詳細介紹上面幾個 sift 特征點描述子的生成步驟。圖2.5 特征點匹配2.1.4.2 尺度空間的建立SIFT 算法具有尺度不變性特征，之所以有尺度不變性特征是因為它檢測的是對圖像的尺度變化具有不變性的位置。為提取具有尺度不變性的特征點，先構(gòu)建一個尺度空間，尺度空間中包含各原始圖像不同清晰程度的擴展圖像，也就是對圖像不斷進行模糊處理，若在清晰圖像中的極值點在對應(yīng)模糊圖像中也是極值點，則該極值點才會被提取為特征點。前人在建立尺度空間時做了很多合理的假設(shè)，Koenderink(1984)和 Lindeberg 證明了在這些假設(shè)中，高斯函數(shù)能夠滿足尺度空間建立。I x, y 表示輸入圖像，G x, y , 表示高斯函數(shù)

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 沈思瀚;潘明海;王龍;;一種基于GRECO的復(fù)雜目標(biāo)棱邊建模方法[J];微波學(xué)報;2015年03期

2 白冰;賴濤;趙擁軍;秦記東;;一種改進的圖形電磁計算(GRECO)多次散射計算方法[J];重慶郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2015年01期

本文編號：2733847