System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 非合作目标的介质图像的生成方法、装置、设备及介质制造方法及图纸_技高网

非合作目标的介质图像的生成方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

技术编号:40301397 阅读:7 留言:0更新日期:2024-02-07 20:48
本发明专利技术涉及机器学习技术领域,特别涉及一种非合作目标的介质图像的生成方法、装置、设备及介质。方法包括:获取非合作目标的无介质图像;利用GTD模型生成无介质图像金属材质光滑表面的若干个三维散射中心;其中,无介质图像的目标表面无介质涂层;将无介质图像的三维散射中心输入至预先训练好的模型中,以对每一个三维散射中心的散射幅度系数进行调整,得到非合作目标的介质图像。本方案通过充分利用已知合作目标的先验信息对神经网络进行训练,能够较为准确地根据无介质图像生成介质图像,相较于传统方法生成的非合作目标的无介质图像,本方案可以有效提高非合作目标介质图像的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术实施例涉及机器学习,特别涉及一种非合作目标的介质图像的生成方法、装置、设备及介质


技术介绍

1、gtd(geometrical theory ofdiffraction,几何绕射理论)模型是一种常用的散射中心模型,它将散射中心的频率依赖性表达为半整数指数的幂次函数形式,且频率依赖因子与目标散射中心的几何结构相对应,能够提供丰富的目标结构信息。然而,针对非合作目标,由于情报收集较少,对其外形表面粗糙度等级及表面涂覆材料精确建模比较困难,在考虑目标表面粗糙度以及表面涂覆材料的情况下,难以通过传统的gtd模型生成非合作目标的介质图像,即难以得到与实测二维图像相似度很高的二维图像。

2、因此,亟需一种非合作目标的介质图像的生成方法。


技术实现思路

1、为了解决当前对非合作目标的介质图像生成不够准确的问题,本专利技术实施例提供了一种非合作目标的介质图像的生成方法、装置、设备及介质。

2、第一方面,本专利技术实施例提供了一种非合作目标的介质图像的生成索方法,方法包括:

3、获取非合作目标的无介质图像;

4、利用gtd模型生成所述无介质图像金属材质光滑表面的若干个三维散射中心;其中,所述无介质图像的目标表面无介质涂层;

5、将所述无介质图像的三维散射中心输入至预先训练好的模型中,以对每一个所述三维散射中心的散射幅度系数进行调整,得到所述非合作目标的介质图像。

6、第二方面,本专利技术实施例还提供了一种非合作目标的介质图像的生成装置,装置包括:

7、获取单元,用于获取非合作目标的无介质图像;

8、生成单元,用于利用gtd模型生成所述无介质图像金属材质光滑表面的若干个三维散射中心;其中,所述无介质图像的目标表面无介质涂层;

9、调整单元,用于将所述无介质图像的三维散射中心输入至预先训练好的模型中,以对每一个所述三维散射中心的散射幅度系数进行调整,得到所述非合作目标的介质图像。

10、第三方面,本专利技术实施例还提供了一种计算设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现本说明书任一实施例所述的方法。

11、第四方面,本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行本说明书任一实施例所述的方法。

12、本专利技术实施例提供了一种非合作目标的介质图像的生成方法、装置、设备及介质,通过充分利用已知合作目标的先验信息对神经网络进行训练,能够较为准确地根据无介质图像生成介质图像,相较于传统方法生成的非合作目标的无介质图像,本方案可以有效提高非合作目标介质图像的准确性。

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【技术保护点】

1.一种非合作目标的介质图像的生成方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述无介质图像的三维散射中心是通过如下公式生成的:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述模型是基于预先构建的神经网络训练生成的,所述神经网络由依次串联的乘积层、第一卷积层、第二卷积层、池化层、激活函数层和输出层组成;其中,所述乘积层用于对每一个所述三维散射中心的强度进行调制,所述第一卷积层用于将所述三维散射中心变换到二维图像空间,得到二维图像矩阵,所述第二卷积层用于调整所述二维图像矩阵的维度。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述无介质图像的三维散射中心输入至预先训练好的模型中,以对每一个所述三维散射中心的散射幅度系数进行调整,得到所述非合作目标的介质图像,包括:

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述激活函数层中的激活函数为ReLU函数。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述非合作目标的介质图像表示为:

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法,其特征在于,所述模型是通过如下方式训练生成的:

8.一种非合作目标的介质图像的生成装置,其特征在于,包括:

9.一种计算设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行权利要求1-7中任一项所述的方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种非合作目标的介质图像的生成方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述无介质图像的三维散射中心是通过如下公式生成的:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述模型是基于预先构建的神经网络训练生成的,所述神经网络由依次串联的乘积层、第一卷积层、第二卷积层、池化层、激活函数层和输出层组成;其中,所述乘积层用于对每一个所述三维散射中心的强度进行调制,所述第一卷积层用于将所述三维散射中心变换到二维图像空间,得到二维图像矩阵,所述第二卷积层用于调整所述二维图像矩阵的维度。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述无介质图像的三维散射中心输入至预先训练好的模型中,以对每一个所述三维散射中心的散射幅度系数进行调整,...

【专利技术属性】
技术研发人员:朱晨曦邢笑宇
申请(专利权)人:北京环境特性研究所
类型:发明
国别省市:

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