航空圖像中艦船目標(biāo)識別技術(shù)研究.pdf

1、在信息化戰(zhàn)爭中,信息已成為決定戰(zhàn)爭勝負(fù)的關(guān)鍵因素,對得到的各種情報信息及時快速處理,是亟待解決的難題。目標(biāo)識別技術(shù)是信息技術(shù)的重要組成部分,在軍事上對戰(zhàn)場監(jiān)視和偵察具有重要的作用,由于其具有巨大的軍事應(yīng)用價值,該技術(shù)一直是國內(nèi)外學(xué)術(shù)界、工程界的研究熱點(diǎn)之一。當(dāng)前以信息技術(shù)為先導(dǎo)的高科技戰(zhàn)爭對目標(biāo)識別技術(shù)有著強(qiáng)烈的需求,探測與預(yù)警、偵察與監(jiān)視、自主尋敵等都需要自動目標(biāo)識別技術(shù)作其支撐,因此奠定了該項技術(shù)在世界軍事技術(shù)領(lǐng)域中舉足輕重的地位。

2、目前,由于海上偵察和監(jiān)視手段的局限性,獲得信息大都來自于衛(wèi)星遙感圖像、航空圖像和雷達(dá)圖像,自動識別圖像中可疑目標(biāo)來代替人工判讀,是圖像情報信息處理技術(shù)的發(fā)展方向。
　　 本文首先研究了當(dāng)前目標(biāo)識別技術(shù)的理論和應(yīng)用現(xiàn)狀,然后結(jié)合艦船目標(biāo)圖像的特點(diǎn),提出并設(shè)計了艦船目標(biāo)自動識別系統(tǒng)。論文主要工作包括艦船目標(biāo)圖像特性分析、圖像預(yù)處理、目標(biāo)分割算法實(shí)現(xiàn)及改進(jìn)、目標(biāo)特征提取方案設(shè)計、識別算法設(shè)計和系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)等幾個方面。
　　 針

3、對航空圖像受到采集環(huán)境的影響,存在目標(biāo)邊緣與背景對比度差、噪聲污染等情況,研究了多種預(yù)處理方案,提出了對比度增強(qiáng)和濾波算法,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性。根據(jù)海上目標(biāo)的航空圖像特點(diǎn),用大津法閾值分割算法完成圖像分割,并利用鄰域像素信息改進(jìn)了其不足之處,分割后去掉了背景信息,得到目標(biāo)的二值圖像。
　　 重點(diǎn)研究了目標(biāo)的特征提取方法,分析了艦船形狀特征的顯著性,考慮到矩函數(shù)描述形狀特征的有效性和可行性,在研究了Hu不變矩和仿射不變矩優(yōu)缺點(diǎn)的基

4、礎(chǔ)上,本文提出了組合矩特征提取方案,并通過實(shí)驗(yàn)分析了組合矩特征量的聚類能力,證明了設(shè)計方案的可行性。
　　 深入分析和比較現(xiàn)有識別算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計了支持向量機(jī)分類器來完成分類識別。該方法與傳統(tǒng)方法相比,泛化能力更強(qiáng),消除了維數(shù)災(zāi)難的缺點(diǎn),在小樣本、非線性情況下能夠達(dá)到較高的識別率。文中對傳統(tǒng)SMO訓(xùn)練算法進(jìn)行了改進(jìn),有效減小了迭代次數(shù),提高了訓(xùn)練速度。完成了系統(tǒng)各部分的分析、研究和實(shí)驗(yàn)工作后,在VC開發(fā)環(huán)境下編寫了目標(biāo)識別應(yīng)用