所以，之前測試的時候，項目組都是用比較抽象的計算方式進行的測試。
但直觀性上顯然就差了一些。
不過，常浩南卻在報告會之前，及時想到了補救的方法。
“各位，請看這幾張圖。”
他直接控製ppt翻到了下一頁。
沒有公式和數字，隻有四張圖片。
略顯單調的圖片。
灰色的背景，上麵的一個由正五邊形和橢圓組合而成的深色圖像。
“圖片的顏色，是我們為了視覺效果而後塗上去的，在實際的處理過程中，背景像素會在一定程度上被簡化，以減少信息傳輸壓力……”
剛剛已經被灌輸了過量數學符號的參會者們，這時候正需要這種直觀而簡單的圖像來緩一緩。
常浩南明顯能感受到，有不少人重新打起了精神。
“接下來我將會展示，分段常值情況下，演化曲線c與目標輪廓線c的關係。”
說話間，常浩南點擊鼠標，第一張圖片上出現了一個白色的圓框：
“在圖（a）當中，當演化曲線c包圍真實目標輪廓c時，曲線c內部的能量泛函大於零，而外部能量接近零；而在(101nove.com包圍曲線c時，曲線c內部的能量泛函接近零，外部能量大於零……”
“也就是說，對於演化曲線的任意一部分，我們隻需要分彆計算其內部和外部的能量泛函值，就可以判斷其與真實目標輪廓線的位置關係。”
“當其內外部能量計算結果均接近0的時候，就可以判斷其是否與目標輪廓線……重合！”
這下子，原本死氣沉沉的會議室裡，頓時變得活躍起來——
除了部分繁忙的國際航道以外，海洋中的大部分區域，其實是沒有那麼多船隻存在的。
換句話說，海洋監視衛星拍攝到的大多數照片，都隻有一片海麵背景而已。
因此，哪怕隻是把目標區域和背景區域給分割開，排除掉那些隻有背景而沒有目標的數據，都可以大大減少天地鏈路的通訊壓力，縮短整個天基偵察係統的反應時間。
這還沒算地麵接收到數據之後，進行二次識彆的效率。
從一萬張照片裡找到一艘航母，和從100張照片裡找到一艘航母。
難度顯然不在一個水平線上。
“浩南同誌。”
說話的是國家海洋局的負責人王曙光。
他當然和海軍沒有直接關係。
不過原則上，海洋一號是一顆屬於國家海洋局的衛星。
他自然也受邀出席了今天的會議。
“我注意到，你們使用的這四張圖片，都是灰度均勻的背景，但實際的海洋背景恐怕不會如此理想，哪怕是深海，也極大概率是灰度異質的。”
“你們的算法，能否區分不同區域的背景之間，以及待觀測目標和整體背景之間的灰度差彆？”
這個問題，確實是專業的。
甚至海軍方麵的人都不太容易想得到。
“當然可以。”
常浩南露出一個笑容：
“實際上，隻要在在局部能量項中，用演化曲線對應的擬合函數來代替模型中的灰度均值就可以了。”
“多數情況下，一張照片拍攝到的畫麵當中，不會涉及到太多複雜的灰度異質情況，再結合星載計算機較弱的性能，我們選取兩個擬合函數，就基本可以應付大多數情況了。”
說話間，常浩南繼續翻頁。
這次，ppt上出現了一張明顯是港口的俯拍圖片。
更重要的是，雖然清晰度十分捉急，但仍然能看出，在圖片偏左下的位置，停著一艘全通甲板的東西。
“這是……”
王曙光眉頭一皺，發現事情似乎並不簡單。
“感覺環境有些熟悉……”
“等會，這不是津門南疆碼頭？”
很快就有人認出了位置：
“所以這艘船是基輔號？”
“沒錯。”
常浩南回答道：
101nove.comcd光學偵察照相機拍攝到的照片，我向空軍那邊申請，前些天才剛剛獲得的。”
“除了基輔號以外，還有另外幾艘能勉強看清輪廓線的大型船隻。”
“而經過我們的處理之後。”
他又一次輕擊鼠標。
一瞬間，除了地麵、碼頭建築和那幾艘船以外，所有涉及到水麵的部分，都變成了灰度均勻的淺灰色背景。
“即便是在水文情況複雜的淺海區域，一樣可以完成對大型水麵目標的甄彆！”
說完之後，常浩南重新回過頭。
會議室內，又重新歸於了沉默。
但任何人都能看出，這一次，並不是因為無精打采。
而是一時間被震到說不出話來。
“砰——”
直到一陣脆響打破了寂靜。
那是一名端著茶杯的海軍領導，不小心把杯底磕在了桌沿上麵。
顯然，這項技術甚至都不用真正投入應用。
隻要稍微泄露出去一點，就足夠美國人睡不好覺了……最近轉碼嚴重，讓我們更有動力，更新更快，麻煩你動動小手退出閱讀模式。謝謝
手機用戶請瀏覽閱讀，更優質的閱讀體驗，書架與電腦版同步。