目标识别与定位的快速融合算法
高分辨率雷达图像的目标识别与定位
高分辨率雷达图像的目标识别与定位摘要：高分辨率雷达图像的目标识别与定位是一项关键技术，广泛应用于军事、航空、航海等领域。
本文将介绍目标识别与定位的研究意义和难点，并探讨当前的研究进展和未来的发展方向。
1. 引言高分辨率雷达图像的目标识别与定位是指通过对雷达图像的分析和处理，实现对图像中目标的识别和定位。
目标识别和定位是雷达图像处理的核心任务，对于军事情报、目标攻击等领域具有重要意义。
2. 目标识别目标识别是指通过分析目标的形状、纹理、尺寸等特征，来判断图像中是否存在特定目标。
目标识别的关键在于特征提取和分类算法的选择。
常用的特征提取方法包括灰度共生矩阵、Gabor滤波器和HOG特征等。
目标识别的算法有很多种，如支持向量机（SVM）、决策树、卷积神经网络（CNN）等。
近年来，深度学习技术的发展使得基于CNN的目标识别方法获得了很大的突破，取得了很好的效果。
3. 目标定位目标定位是指确定目标在雷达图像中的准确位置，包括目标的坐标、形态和姿态等。
目标定位是一个复杂的问题，受到雷达系统性能和噪声等因素的影响。
目标定位的方法主要分为两种：基于特征匹配和基于模型匹配。
基于特征匹配的方法通过提取目标的特征并与事先建立的模板进行匹配，来实现目标的定位。
基于模型匹配的方法则是通过建立目标的数学模型，将其与雷达图像进行拟合，从而得到目标的位置。
4. 研究难点高分辨率雷达图像的目标识别与定位面临着一些挑战和困难。
首先，高分辨率雷达图像的数据量较大，传统的图像处理算法往往计算量较大、运行时间较长。
其次，雷达图像存在着很多不确定性，如噪声、干扰等因素，对目标识别和定位的准确性造成了一定的影响。
此外，现实场景中的目标常常具有多样性，如不同形状、尺寸、方位等，这给目标识别和定位带来了很大的挑战。
5. 研究进展目标识别和定位的研究取得了一些进展。
利用深度学习技术进行目标识别可以有效提取图像的特征，并且具有很好的分类性能。
在目标定位方面，研究者提出了一些新的算法和方法，如基于粒子滤波的目标跟踪算法、基于神经网络的目标姿态估计算法等，取得了一定的效果。
基于多普勒雷达的目标识别与跟踪算法
基于多普勒雷达的目标识别与跟踪算法多普勒雷达是一种测量目标速度和位置的传感器。
它利用多普勒效应来测量目标的径向速度，并通过与其它传感器数据（如摄像头和激光雷达）融合来确定目标的位置和速度。
在自动驾驶、船舶导航、空中交通控制等应用中，多普勒雷达被广泛使用。
本文将介绍基于多普勒雷达的目标识别与跟踪算法。
首先，让我们简要介绍一下多普勒效应。
多普勒效应是指当一个物体随着观察者的相对运动而改变频率时，发生的一种现象。
在多普勒雷达中，当雷达发送的波束与一个物体相遇时，波束的频率会发生变化。
这个变化量被称为多普勒频移。
多普勒频移的大小取决于物体的速度。
因此，可以通过测量多普勒频移来确定物体的速度。
基于多普勒雷达的目标识别算法通常包括以下步骤：1. 多普勒频移估计在这一步中，通过计算雷达接收到的信号与发射信号的频率差，估计目标的径向速度。
这一步通常通过数字信号处理技术来完成。
由于多普勒频移的大小往往比较小，因此需要进行信噪比增强和滤波等预处理操作。
2. 频谱分析在这一步中，将多普勒频移转化为频率域，并通过频谱分析技术将信号分解为不同频率的成分。
通过这种方法，可以将多个目标的信号分离开来。
3. 目标聚类在这一步中，将具有相同速度的信号归为一类。
通常采用聚类算法来完成这一步。
在目标密集的环境中，聚类算法的性能对目标跟踪的准确性非常重要。
4. 目标识别在这一步中，对每个目标进行识别和分类。
由于多普勒信号只包含径向速度信息，因此一般需要融合其它传感器数据（如摄像头和激光雷达）来确定目标的位置和类型。
这一步通常采用人工智能技术（如深度学习）来完成，需要大量的训练数据和计算资源。
完成了目标识别之后，下一步就是目标跟踪。
基于多普勒雷达的目标跟踪算法通常包括以下步骤：1. 目标匹配在这一步中，将当前帧中的目标与上一帧中的目标进行匹配。
通常采用相关滤波器、卡尔曼滤波器等算法来完成这一步。
2. 运动预测在这一步中，根据目标的历史运动，预测目标在下一帧中的位置和速度。
物理信息神经网络的应用与研究进展
物理信息神经网络的应用与研究进展1. 物理信息神经网络概述物理信息神经网络(Physical Information NeuralNetworks,PINNs)是一种将物理学原理与人工神经网络相结合的方法，旨在解决复杂的物理问题。
这种方法利用了神经网络的强大学习能力，以及对非线性、时变和非高斯数据的处理能力。
PINNs在许多领域都有广泛的应用，如气象预测、地震预测、流体力学、电磁场分析等。
物理信息神经网络的核心思想是将物理系统中的观测数据作为输入，通过训练神经网络来学习这些数据的内在规律。
这种方法可以自动提取数据中的复杂特征，从而提高问题的求解精度和效率。
与传统的数值方法相比，PINNs具有更高的灵活性和鲁棒性，可以在更广泛的物理场景中发挥作用。
随着深度学习和人工智能技术的快速发展，物理信息神经网络的研究取得了显著的进展。
研究人员提出了许多改进和优化的方法，如自适应正则化、多模态融合、集成学习等，以提高神经网络的性能和泛化能力。
还有一些研究关注如何将物理信息神经网络与其他方法相结合，以实现更有效的问题求解。
物理信息神经网络作为一种新兴的计算方法，已经在许多领域展现出巨大的潜力。
随着研究的不断深入和技术的不断发展，我们有理由相信，物理信息神经网络将在未来的科学研究和实际应用中发挥越来越重要的作用。
1.1 物理信息的定义与分类基础物理信息：包括温度、压力、速度、加速度等物理量的基本测量数据，这些基础物理信息是物理学研究的基础。
结构物理信息：涉及物质的结构信息，如晶格结构、分子结构等，这些信息对于材料科学和固体物理学尤为重要。
动态物理信息：描述物质世界的动态变化过程，如波动现象、电磁场变化等，对于研究物理过程和现象的变化规律至关重要。
复合物理信息：在某些特定环境下，由多种物理量共同作用产生的复合信息，如热力学中的热质传递过程涉及到的热量与物质的交互作用等。
这类信息对于复杂系统的研究和模拟非常重要。
1.2 神经网络的基本原理神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的计算模型，它由大量的神经元相互连接而成。
多传感器目标识别决策融合算法分析
Ｌｉ ｉ ｇ， ｉ ・ ｎ， ｕ Ｘｉ —ａ ｏｎ Ｌｅ Ｊ Ｈｕ ｍｉ Ｌｉ ｎｇ ｔ ｎｇ
Ｍ ｉｓｌ ｎ ｔ ｕ ｅ Ａｉ ｏ ｃ ｇ ｎ ｅ ｎ ｉ ｅ ｓｔ ， ａ ｙ ａ ８ ０ Ｃｈ ｎ ｓ ｉ Ｉ ｓｉ ｔ ， ｒ ｒ ｅＥｎ ｉ ｅ ｒ ｇ Ｕｎ ｖ ｒｉ Ｓ ｎ ｕ ｎ ７１ ０ ， ｉ ａ ｅ ｔ Ｆ ｉ ｙ ３
法及 表 决法 等 。
融 合 、特 征 级融 合和 决策 级 融合 。数 据 级融 合是 直 接在 原始 数据 （ 图像 ）层 上 的融 合 ；特 征级 如 融 合 是 对 传 感 器 的 原 始 数 据 进 行特 征 （ 不 变 如 矩 ）提取 后 的融合 ；决策 级融 合 是一种 提 供 决策 依据 的高 层 次 融合 （ 探 测概 率 ） 如 。对 于 同类 型 的传 感器 ，可 以考 虑 数据 级信 息 融合 ；而 对 于不 同类 型 的传感 器 ，决策 级 信息 融合 是 比较 合适 也 很有 效 的 ；当不 同类 型 的传感 器 具有某 种 特征 上 的 关联 ，并 能够提 取 各 自的特 征 向量 组成 特征 向 量矩 阵 ，通 常采用 特 征级 信息 融合 。
无人机遥感影像中的目标识别与跟踪算法研究
无人机遥感影像中的目标识别与跟踪算法研究目标识别与跟踪是无人机遥感应用的重要方面之一。
随着无人机技术的迅猛发展和应用范围的扩大，目标识别与跟踪算法的研究也日益受到重视。
本文将重点探讨无人机遥感影像中的目标识别与跟踪算法，介绍常见的算法方法，并分析其应用现状与未来发展趋势。
一、目标识别算法1. 特征提取算法特征提取算法是目标识别的重要基础。
常用的特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、HOG （方向梯度直方图）等。
这些算法通过提取目标区域的独特特征，实现对目标的精确识别。
特征提取算法在无人机遥感影像中的目标识别中具有广泛应用。
2. 目标检测算法在目标识别中，目标检测是关键步骤。
常用的目标检测算法有基于模板匹配、基于概率图模型、基于深度学习的方法等。
这些算法通过分析图像中的像素点特征以及目标的空间关系，实现对目标的快速检测和定位。
随着深度学习算法的发展，目标检测算法在无人机遥感影像中的应用效果逐渐提升。
3. 目标分类算法目标分类算法是指将目标进行分类，根据其属性和特征进行判断和归类。
常用的目标分类算法有支持向量机、K近邻算法、决策树等。
通过对目标特征进行学习和训练，实现对无人机遥感影像中不同类型目标的准确分类。
目标分类算法在军事侦察、环境监测等领域有着重要的应用。
二、目标跟踪算法1. 基于单目标跟踪的算法基于单目标跟踪的算法主要是针对无人机遥感影像中的单个目标进行跟踪。
常用的算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、最小二乘法等。
这些算法通过对目标的位置、速度、加速度等参数进行预测和更新，实现对目标在连续帧中的精确定位和跟踪。
2. 基于多目标跟踪的算法基于多目标跟踪的算法主要是针对无人机遥感影像中的多个目标进行跟踪。
常用的算法有基于Kalman滤波的多目标跟踪算法、基于图论的多目标跟踪算法等。
这些算法通过对多个目标的位置、速度、运动轨迹等进行联合建模和估计，实现对多目标的同时跟踪和识别。
几种目标识别算法综述
几种目标识别算法综述目标识别算法是计算机视觉领域的重要研究方向，其主要任务是从数字图像或视频中自动识别出目标物体，并对其进行分类和定位。
随着深度学习技术的发展，目标识别算法在识别准确率和速度上都取得了巨大进步。
本文将对几种常见的目标识别算法进行综述，包括传统的特征提取方法和基于深度学习的算法，分析它们的优缺点和应用场景，为读者提供对目标识别算法的全面了解。
传统的目标识别算法主要采用特征提取和分类器的结合，包括SIFT、HOG、Haar等特征提取方法和SVM、KNN等分类器。
这些方法在一定程度上能够对目标进行有效的识别，但由于特征的设计和选取比较依赖经验，且对光照、姿态等变化比较敏感，导致在复杂场景下的识别效果不佳。
而基于深度学习的目标识别算法，主要采用CNN（卷积神经网络）进行特征提取和分类，通过大量的数据训练模型，学习到图像的特征和表示，使得识别效果得到了极大的提升。
其中最具代表性的算法包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
这些算法在目标识别领域取得了显著的成果，在识别准确率和速度上都有很大的提升，并且能够适应复杂的场景。
Faster R-CNN是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过引入区域建议网络（region proposal network，RPN）来生成候选框，并利用CNN进行特征提取和分类，从而实现准确的目标识别和定位。
该算法在目标检测方面取得了很好的效果，能够在复杂的场景下进行准确的目标识别。
YOLO（You Only Look Once）是另一种基于深度学习的目标识别算法，它将目标检测问题转化为回归问题，通过一个单独的网络同时进行目标的定位和分类，从而实现了非常高的识别速度。
该算法在实时目标识别方面具有很大的优势，广泛应用于视频监控和自动驾驶等领域。
SSD（Single Shot MultiBox Detector）是一个结合了快速和准确的目标检测算法，通过引入多尺度的特征图和多个先验框，实现了在复杂场景下的稳健性和高效性。
一种用于目标识别的图像融合算法
第３ ８卷 第 １ 期
２０ ０ ８年 １ 月
激 光 与 红 外
ＬＡＳ ＥＲ ＆ Ｉ ＮＦＲＡＲＥＤ
Ｖ０ ． ８． ｏ １ １３ Ｎ ．
Ｊｎ ａｙ２ ０ ａ ｕ ｒ ，０ ８
文章编号： ０－ ７（ｏ８０－ ９－ １ １ ０８２ｏ ）１ ０２ ４ ０ ５ ０ ０
ｉ ｓｏ ｎ ｔ ａ ｅｓｉ ｂ ｄ ｉｇｈ ｓｄｉａｅｔ ｔｈ ｒｅ ｉ ｓ ｎ ｕ ａｄｔ ｏ ｒｓ ａ ａ． ｈ ｇｒｈ ｓ ｈｗ ．Ｉｃｎｂ ａ ｙ ｕ ｇｎ ｅｆ ｅ ｇ ａ ｔ ｔ ｇｔｓ ｔ ｄｏｔ ｎ ｅｃｌ ｔ １ Ｔ ｅａ ｏ ｔｍ ｄ ｊ ｔ ｕ ｍ ｈ ｅ ａ ａ ｈ ｏ ｉｎ ｕ ｒ ｌ ｉ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｗ ｉ ｅ ｅ ｕｐ ｉ ｇ ｏ ｒ ｎ ｒ ｎ ｒ ｒｄ ｉ ｇ ｅ ｓ ｒ ， ａ ｅ ｄ ｎ ｏ ｆ ｓ ｈ ｈ ｓ ｎ ｏ ｍａ ｅ ｓｒ ｃ ： ｔ ｔ ｑ ｉ ｐ ｎ ｆ ｈｈ ｍｏ ｅ ａ ｄ ｍｏ ｅ ｉｆａｅ ｍａ ｅ ｓ ｎ ｏ ｓ ｉ ｃ ｎ ｂ ｏ ｅｔ ｕ ｅ ｔ ｅ ｍｕ ｉｅ ｓ ｒ ｉ ｇ ｓ ｔ ｔ ｎ ａ ｃ ｅ ａ ｉ ｔ ｆ ｏｅ ｈ ｎ ｅｔ ｂｌｙｏ ｈ ｉ Ｓ ｉｅ — ｖ ｌｉ ｇ ｅ ｆ ｓｏ ｌ ｏ ｔ ｍ ｏ ｎ ｒ ｒｄ ａ ｄ ｖｓｂｅ ｌ ｈ ｍａ ｅ ｏ ａ ｐ ｘ ｌ ｅ ｅ ｍａ ｕ ｉ ｎ ａｇ ｒ ｈ ｆｒ ｉｆａ ｅ ｎ ｉｉ ｌ ｉ ｔ ｉ ｇ ｌ ｉ ｇ
具 有较好 的视觉 效果 ， 有助 于伪装 目标 的识别 。
关键词 ： 图像 融合 ； Ｓ空 间； Ｉ Ｈ 目标识 另 Ｉ Ｊ
中 图分 类号 ：Ｐ ９ ． Ｔ ３ １４ 文献标 识码 ： Ａ
机器人视觉系统的目标识别与位置定位研究
机器人视觉系统的目标识别与位置定位研究简介：机器人视觉系统的目标识别与位置定位是目前机器人研究领域的一个重要课题。
随着机器人在各个领域的应用不断扩大，对于机器人具备准确高效的目标识别与位置定位能力的需求也日益增加。
本文将从目标识别和位置定位两个方面进行研究探讨，并介绍目前的研究现状和未来发展的趋势。
一、目标识别目标识别是机器人视觉系统中的关键技术之一。
它是指机器人通过对输入图像或视频进行分析和处理，识别出图像中感兴趣的目标物体。
目标识别技术具有广泛的应用领域，如工业自动化、无人驾驶汽车、医疗辅助等。
目前，目标识别技术主要包括传统的图像处理方法和基于深度学习的方法两种。
1. 传统的图像处理方法传统的图像处理方法主要利用图像的颜色、纹理、边缘等特征进行目标识别。
通过提取图像中的特征并利用分类算法进行识别，如SVM、Boosting等。
然而，这种方法在复杂背景、遮挡等情况下容易受到影响，对于目标物体的变形、光照变化等也较为敏感。
2. 基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的方法在目标识别中取得了巨大的突破。
它利用深度神经网络对图像进行端到端的学习和特征提取，较好地解决了传统方法的问题。
例如，卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测任务中取得了显著的成果。
借助于大规模标注的数据集和强大的计算能力，深度学习方法在大多数视觉任务中都达到了甚至超过人类的识别性能。
二、位置定位位置定位是机器人导航和路径规划的基础，也是实现机器人自主行动的关键。
它是指机器人通过感知周围环境，并准确定位自身位置的过程。
目前，机器人位置定位主要分为基于传感器的定位和基于地图的定位两种方法。
1. 基于传感器的定位基于传感器的定位主要利用机器人安装的各种传感器，如摄像头、激光雷达、惯性测量单元等，获取环境信息，并通过传感器数据进行自我定位。
例如，通过摄像头获取环境图像，利用视觉里程计或SLAM算法进行机器人的位姿估计。
但该方法容易受到环境光照变化、传感器噪声等因素的影响，导致定位精度下降。
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为当前位置。
要进一步获取其他几何参数，如 Ol Or 连线 中点与标注点 P 的距离能够十分容易地从 图 5 中的三角函数关系求取。
2 目标距离检测
虚成像平面
标注点 P3 目标类型识别 NhomakorabeaAl P l Ar Pr
AP
Ol
Or
图 3 视差测距
OP
Fig.3 range finding by parallax
3.1 建立目标模板数据库 这是在火控系统列装前必须完成的技 术工作。 图 4 示出从不同角度、 对不同类型战车 （坦克、装甲车或移动火炮等）采集到的目 标模板图例。
Ar 分别为过 Ol 、 Or 向虚成像平面作两根垂
图 4 模板图例 Fig.4 legends of model
假定图像的大小是 u v （ u 和 v 分别为 图像的行和列像素数） ，模板样数是 n 。 3.2 归一化相关性 模板 T 与模板覆盖下的现场图像 S 的归 [5] [6] 一化相关性可用下面的函数描述 ：
0 引言
现代战争中， 武器装备的高战斗力主要 体现在快反应速度和高命中率。 快反应速度 和高命中率要求武器必需达到尽可能高的 智能化和自动化程度， 以满足现代高科技战 [1] 争的需要 。但目前的车载火控系统，需要 炮手 “人在其中” （炮手需要主动发现目标， 在发现目标的情况下决定摧毁目标的弹种， 并手动瞄准），这样不但降低了反应速度， 而且存在对目标定位不准确， 更无法对目标
u
较不仅要从前后时间考虑， 还要从图像区域 的上、 下、 左、 右四个坐标位置上进行判定， [2] 因此是一种偏序关系判据 。 1.2 目标移动识别 [3] 运用 OTSU（最大类间方差法 ）方法， 得到每帧图像的克服灰度差异的阈值 k 。 将得到的前后两帧中移动物体的最小 距离度量 D
p ,q
v
标 注
， Ol O r ∀ b ，
式 中 ， NCCOR x , y 为 归 一 化 相 关 性 ，
Al Pl ∀ l ， Ar Pr ∀ r ， Pr AP ∀ c ，有关系
b ~ a∀ ∋f l %r
[4]
t m , n 为模板、s x , y 为模板覆盖下的现场
（3） 图像，
x, y
式中， l % r 被称为双目视差 。 这就是说，距离 a 与两个摄像机光心间 距 b 、成像焦距 ~ f 及两个摄像机的视差 l % r 有关。由于两个摄像机光心间距 b 和成像焦 距~ f 通过摄像机参数标定，事先可以确定， 属于已知量，因此，两个摄像机的视差 l % r 就成为能够确定目标深度的唯一因素。 成像
网络出版时间：2012-03-12 08:55 网络出版地址：/kcms/detail/61.1234.TJ.20120312.0855.020.html
弹 箭 与 制 导 学 报 Journal of Projectiles, Rockets, Missiles and Guidance
(a)
(b)
t % 1 时 刻 像 素 点 p, q 的 灰 度 等 级 ，
0 ∃ p ∃ M 1 % N 1 %1
图 1 坦克目标的左、右视图 (a) 坦克目标左视图 (b) 坦克目标右视图 Fig.1 the left and right view of a tank (a) left view of tank (b) right view of tank
在的单元就能够认定是运动区域的一部分， 对该单元进行标注， 进而对移动物体的整个 区域进行标注。 其中，可以取
D p ,q ∀ 1 N1 N 2
## X
i ∀1 j ∀1
N1
N2
p ! i ,q ! j
% Yp !i ,q ! j
（2）
X p !i ,q ! j 为像素点 p , q 所在的单元移动前图
A Fast Fusion Algorithm for Target Identification and Localization
SHI Zhanguo1,2, ZHANG Xiao1, WU Di1, WANG Shengyong1, ZHU Lei1, ZHANG Xiubin1 (1.School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China; 2. Branches of Military Training Base of Nanjing Military Region, Nanjing 212400, China) Abstract: To solve the problem of slow response and low hitting probability caused by current vehicular fire control system can not achieve automatic target type identification and accurate target location, a fast fusion algorithm for target identification and location based on target identification of image information was proposed. The algorithm uses image collecting devices of the fire control system to realize the real-time monitor of the targets ahead. It also uses integration of partial relation, template matching and parallax ranging to identify the type of target and measure the distance. The algorithm provides a very effective technique to improve the automation and intelligence level of the vehicular fire control system. The operation period of algorithm is less than 50 ms with the identification accuracy rate more than 98% and the ranging tolerance less than one meter on the condition that the range of visibility is within 2000 meters. Keywords: partial relation; parallax ranging; template matching; algorithm fusion
每帧图像的单元与其前一帧图像相同 位置的单元进行对比，利用偏序关系，当
Drs ∀ Fpqt % Fpqt %1 0 时，即可确认移动物体
的像素坐标为 p , q 。 Drs 代表连续两帧相同
t 位置单元的灰度等级差的绝对值， Fpq 是t
t %1 时 刻 像 素 点 p, q 的 灰 度 等 级 ， Fpq 是
准确测距等问题。对此，本文在火控系统配 置图像采集装置的基础上， 提出一种偏序关 系认准、视差测距、模板匹配及其NMI（归 一化转动惯量法） 算法融合来实现对目标类 型的识别与距离检测， 因此能够使火控系统 实现基于图像信息的目标移动与类型识别， 以及自动准确测距， 进而实现目标的自动快 速定位、瞄准和射程设置，因此能够在缩短 反应时间的同时，极大地提高了命中率，为 车载火控系统的自动化、 智能化水平的提升 提供了一种十分有效的技术手段。
收稿日期： 作者简介：史战果(1981-)，男，河南邓州人，在读硕生，南京军区兵种训练基地助理讲师，研究方向为信 息工程与智能控制。
弹 箭 与 制 导 学 报
1 战车移动目标的偏序关系
所谓“偏序关系” ，即“ ” 、 “ ”分 别为大于和小于关系的推广，是最基本、最 常用的一类序关系，是按某种方面比较事 物， 并按“程度”来确定事物之间的大小次 序。 1.1 偏序关系计算 以 YW 、 ZW 构成水平面坐标， X W 垂直于 水平面来建立世界坐标系， 根据计算机图像 坐标系像素点坐标 u , v 和世界坐标系空间 三维坐标 X W , YW , ZW 之间的关系，对双目 CCD 摄像头进行参数标定。
t t %1 对 Fpq 与 Fpq 的比 r , s ∀ %1, 0,1 。这就是说，
，
0 ∃ q ∃ M 2 % N 2 %1
，
将图 1 所示的左、 右视图输入车载信号 处理器进行透视变换恢复到同一个透视关 系上，获得两幅图像形状一致的公共部分， 并使得两幅图像在非重叠部分具有良好的 形状平滑连续性， 再将两幅图像根据公共部 分重合原则进行拼接（见图 2） 。
素，像素点 u, v 的灰度等级 Fuv 为
Fuv ∀ 1 N1 N 2
u ! N1 v ! N 2
##
i∀u j∀v
f i, j
（1）
其 中 ， f i , j 为 像 素 点 i, j 的 灰 度 值 ，
0 ∃ f i , j ∃ L ， 0 ∃ Fuv ∃ L ， 0 ∃ u ∃ M1 % N1， 0 ∃ v ∃ M 2 % N2 ， L 是灰度等级的总数。
NCCOR x, y ∀
##( ∗s x ! m, y ! n ∋ t m, n ) +
m∀0 n∀0 w%1 h%1 m∀0 n∀0
w%1 h%1
（4）
2