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将适用于三维场景信息非对称采集和显示的赝像-正像转换(POC)算法应用于全息体视图打印,得到了采样平面与全息图平面的距离、采样间隔与全息单元尺寸比例不同时,采样图像和合成视差图像之间的像素匹配关系。分析了曝光光学系统参数和POC算法参数对体视图再现像视场角的影响,得到了场景深度和视场角之间的制约关系。实验通过在不同场景深度下三维物体的再现,验证了POC算法对全息体视图打印的适用性以及场景深度和视场角之间制约关系的正确性。实验结果表明,当场景深度较小时,再现像重影导致分辨率降低,并从理论上分析了全息体视图重影现象产生的原因。像素级精确的视差图像避免了数据误差对体视图再现质量的影响,对提高再现像分辨率有积极意义。 相似文献
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近年来,卷积神经网络(CNN)已广泛应用于合成孔径雷达(SAR)目标识别。由于SAR目标的训练数据集通常较小,基于CNN的SAR图像目标识别容易产生过拟合问题。生成对抗网络(GAN)是一种无监督训练网络,通过生成器和鉴别器两者之间的博弈,使生成的图像难以被鉴别器鉴别出真假。本文提出一种基于改进的卷积神经网络(ICNN)和改进的生成对抗网络(IGAN)的SAR目标识别方法,即先用训练样本对IGAN进行无监督预训练,再用训练好的IGAN鉴别器参数初始化ICNN,然后用训练样本对ICNN微调,最后用训练好的ICNN对测试样本进行分类。MSTAR实验结果表明,提出的方法不仅能够在训练样本数降至原样本数30%的情况下获得高达96.37%的识别率,而且该方法比直接采用ICNN的方法具有更强的抗噪声能力。 相似文献
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2014年7月15日下午,工业和信息化部无线电管理局局长谢飞波及副局长阚润田、程建军等一行4人到山西省无线电管理局检查指导工作。 相似文献
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