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⛄ 内容介绍
提出一种在威胁环境下应用A*算法进行目标跟踪的方法.为了简化模型和便于分析,主要考虑地形和雷达威胁.在考虑了雷达盲区的安全区域内,利用A*算法对无人机航迹进行规划,以达到跟踪地面移动目标的目的.仿真结果表明,所提出的方法可以很好地实现目标跟踪.
⛄ 部分代码
TestImg = imread('snap4_2.tif'); %Path of the image file
%TestImg = imadjust(TestImg,[0 1],[1 0]);
TestImg_R = TestImg(:,:,1);
TestImg_G = TestImg(:,:,2);
TestImg_B = TestImg(:,:,3);
chosen_points = impixel(TestImg);
MAXC = max(chosen_points);
MINC = min(chosen_points);
r_max = MAXC(1) + 1;
r_min = MINC(1) - 1;
g_max = MAXC(2) + 1;
g_min = MINC(2) - 1;
b_max = MAXC(3) + 1;
b_min = MINC(3) - 1;
%Add case where max or min becomes 255 or 0 respectively
OutImg = TestImg_R<r_max & TestImg_R>r_min & TestImg_G<g_max & TestImg_G>g_min & TestImg_B<b_max & TestImg_B>b_min;
%OutImg2 = imfill(OutImg,'holes');
% subplot(1,2,1);
% imshow(TestImg);
% subplot(1,2,2);
%imshow(OutImg);
OutImg = OutImg~=1;
imwrite(OutImg,'processed.jpg')
% uicontrol('Style', 'text',...
% 'String', 'Using High Contrast Images',... %replace something with the text you want
% 'Units','normalized',...
% 'Position', [0.5 0.5 0.1 0.1]);
%
% PercentMaterial = sum(OutImg(:))*100/(size(TestImg,1)*size(TestImg,2));
% fprintf('\nPixel Measure of region: %d units',sum(OutImg(:)));
% fprintf('\nPercentage color is : %0.4f%%\n',PercentMaterial);
⛄ 运行结果
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⛄ 参考文献
[1]董箭, 初宏晟, 卢杬樟,等. 基于A星算法的无人机路径规划优化模型研究[J]. 海洋测绘, 2021, 41(3):5.
[2]席庆彪等. "基于A*算法的无人机地面目标跟踪." 火力与指挥控制 42.3(2017):4.
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