BRDF優(yōu)化統(tǒng)計建模及應用.pdf

1、雙向反射分布函數(shù)(BRDF)可以描述粗糙面的散射與輻射特性，在目標的探測、跟蹤、識別、特征提取和隱身技術等領域具有重要的應用價值。本文根據(jù)BRDF實測數(shù)據(jù)采用不同的方法對BRDF進行優(yōu)化建模，主要研究內(nèi)容包括：
　　 首先分析了幾種典型目標表面的BRDF統(tǒng)計和經(jīng)驗模型，并詳細討論了五參數(shù)模型。
　　 然后通過引入遺傳算法、模擬退火算法和粒子群算法，結(jié)合BRDF五參數(shù)統(tǒng)計模型對不同樣片的實驗數(shù)據(jù)進行了優(yōu)化，建立了樣片具體統(tǒng)

2、計模型，模型與實驗數(shù)據(jù)取得了很好的一致性。
　　 同時鑒于BRDF受眾多因素的影響和具有復雜的非線性特點，用傳統(tǒng)的方法進行數(shù)據(jù)擬合和預測的結(jié)果往往不能滿足要求。論文提出了基于最小二乘支持向量機的BRDF建模方案。介紹了支持向量機的理論基礎和原理，并利用遺傳算法優(yōu)化LS-SVM模型中的參數(shù)，建立了基于遺傳算法參數(shù)優(yōu)化的LS-SVM模型。同時利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對BRDF進行建模，并重點將其結(jié)果與LS-SVM建模效果進行了對比分析，結(jié)果