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《华中科技大学》 2005年
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典型地/海背景下目标识别方法研究

周静  
【摘要】:本文主要研究了典型海面红外/可见光图像中舰船、飞机目标及港口海岸线的识别。 对于舰船和飞机目标识别的研究,本文在国内外前人工作的基础上,提出了一种基于显著性特征提取的多特征融合识别算法,并计算出感兴趣目标出现的融合置信度估计值。 为了提高典型地/海面背景图像舰船目标检测的可靠性,本文按照特征显著性大小,来组织和建立目标背景多种特征模型,并采用基于目标背景多特征的、序贯的处理方法实现目标的检测与识别。具体来说,典型海面背景图像舰船目标的检测算法包括图像的去噪预处理、典型海面背景区域特征一致性的区域提取、海面区域背景抑制预处理和感兴趣舰船目标的识别等四个相互联系的环节; 典型地面背景图像机场目标的检测算法包括图像去噪预处理、机场跑道提取和简单背景下感兴趣飞机目标识别三个相互联系的环节。 对于海面图像,由于红外海面图像中既可能只包含水域部分、也可能包含陆地区域和水域两个部分,而我们感兴趣的是位于水域内的舰船目标,首先要把水域和复杂背景进行分离。这部分主要有三个关键算法:水域粗分割、感兴趣区域提取(包括区域标记)、区域填充; 对于机场图像,由于飞机位于跑道上,所以首先要把跑道检测出来。这部分主要有三个关键算法:边缘检测、检测平行直线对、跑道区域填充。 在提取的感兴趣目标区域内,必须进行抑制预处理,可通过均值反差法、中值对比度法或多重滤波法等线性或非线性数学变换处理,使感兴趣区域的新特征满足平稳性、自相似和可分性假设。本文采用统计直方图表示目标背景的分布特性,再利用Neyman-Pearson 准则(CFAR 法)优化计算分割门限。 在经过前述算法的处理之后,我们就获取了感兴趣目标的大致位置,再进行目标的分类与识别。对于海面图像,分别采用感兴趣舰船目标区域的方差值、目标和背景亮度对比度这两个特征对目标进行融合识别。首先,分别对一定量图像做统计实验,统计其区域方差值及亮度对比度值,并计算其对应的最小错误概率值e_1和e_2,比较得e_1 e_2,则得出在海面船舰的目标识别中,区域方差特征D 较亮度对比度特征C 显著。本文对舰船目标识别采用序贯显著性特征融合识别方法,根据区域方差D、
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP391.4

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【参考文献】
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