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快速实时景象匹配在巡航导弹精确攻击目标中起着极重要的作用,文中研究了在保证精度的条件下提高景象匹配速度的问题,文中用Hausdroff距离代替传统的欧氏距离的相似度指标,利用包括二进制编码和十进制编码在内的遗传算法和分别基于频域和空域的分层算法替代全空间逐点搜索.经实验表明,这些算法在保证一定精度的条件下提高了景象匹配的快速性.另外根据不同的快速算法,可区分基准图景象匹配品质的差异,为巡航导弹的航迹规划提供参考.