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1.
基于小波变换的复杂航空图像的边缘提取   总被引:10,自引:1,他引:9  
提出了一种基于小波变换的复杂航空照片的目标边缘自动提取的新方法。该方法利用了小波变换,因而具有良好的噪声抑制能力及完备的边缘保持能力,在计算机自动判读系统的目标边缘提取中有效可行。  相似文献
2.
智能目标检测与跟踪系统的设计与实现   总被引:10,自引:0,他引:10  
郝志成  朱明 《光电工程》2007,34(1):27-31,45
为了实现复杂背景下对任意目标的智能检测与稳定跟踪,设计了基于双DSP结构的集视频处理、云台运动控制于一体的实时电视跟踪系统.系统采用模块化硬件结构,并提供直接用户接口可使系统脱离上位机独立工作.同时改进了目标识别算法,提出一种基于区域分割的相关模板提取方法.利用自适应空域滤波器分割出目标区域,再用二次投影法快速提取目标,并以模板评价函数为准则实时更新模板.具有模板自适应性强,目标判断准确,跟踪鲁棒性好等优点.外场实验表明,在目标变化和有物体遮挡干扰的情况下,系统能准确提取任意指定目标,并保持连续稳定的跟踪.  相似文献
3.
舰船红外成象目标实时识别跟踪算法研究   总被引:9,自引:1,他引:8  
对前视海面舰船红外成象目标的实时识别与跟踪技术进行了研究,提出了一种新的海面舰船红外成象目标的识别跟踪算法。重点论述了其中的跟踪算法;同时基于本文算法及实际系统使用性能的要求,设计了一种适合本文算法的舰船红外成象识别跟踪系统,给出了硬件原理框图,对系统的实时性进行了分析。  相似文献
4.
被动声纳目标识别技术的现状与发展   总被引:9,自引:3,他引:6  
丁玉薇 《声学技术》2004,23(4):253-257,260
在现代被动声纳系统中,水下目标的自动识别是关键技术之一。文章对被动声纳目标识别的特征提取、特征选择和分类器设计方面进行了回顾。对LOFAR,DEMON和小波变换等特征提取技术进行了讨论,分析了特征优化的重要性和专家系统和神经网络等分类器的优缺点,并简要分析了该领域的过去、现在和未来。  相似文献
5.
结合颜色和形态特征的杂草实时识别方法   总被引:8,自引:0,他引:8  
刘洪臣  陈忠建  冯勇 《光电工程》2006,33(7):96-100
利用计算机视觉技术将杂草从农作物和土壤中区别开来已成为精细农业领域研究的热点问题。提出了一种颜色和形态特征相结合的杂草实时识别方法。在YcbCr颜色模型中,以色差Cr为特征量、以最大类间方差作为GA的适应度函数对Cr进行自适应阈值分割将植物与背景分离;利用植物的形态特征,结合形态学腐蚀、膨胀方法及差影法将农作物和杂草分离。多幅杂草图像研究结果表明:该算法杂草正确识别率大于83.1%,处理一幅640像素×480像素的图像平均只需38ms,识别速度满足25帧/秒的实时性要求。  相似文献
6.
目标地震动信号的特征提取及识别研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
地面目标的地震动信号是目标识别的关键,本文研究了机动目标地震动特性,总结出目标的地震动信号的特征提取规律,并将神经网络方法用于目标的地震动信号的分类识别中。给出了识别结构及改进的BP算法,并将改进的BP算法用于实际目标的地震动信号的分类识别,得到令人满意的结果。  相似文献
7.
快速傅里叶变换FFT及其应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
利用快速傅里叶变换FFT将图像信号从空间域转换到频域进行分析,使快速卷积、目标识别等许多算法易于实现;然后根据图像信号的灰度结构特征和频谱分布,用Butterworth带通滤波器和二维维纳滤波器进行滤波处理,去除图像信号中的低频干扰和噪声信号;再利用傅里叶反变换将信号还原。结果显示,处理后的模拟远程高空卫星照片轮廓清晰可见。  相似文献
8.
一种视频序列的背景提取算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
肖梅  韩崇昭  张雷 《光电工程》2005,32(4):78-81
针对传统背景提取算法的不足,提出一种新的视频序列背景提取方法。根据高斯分布建模图像每个像素位置背景,判断观测值是否和背景匹配,据此决定采用递推更新背景或是批处理更新背景。若高斯分布模型判断观测值和背景模型匹配,则更新高斯模型参数,并使用最小二乘法递推更新背景;对连续判断不匹配背景的像素则采取批处理方法更新背景。实验表明,和其它背景提取算法相比,该算法提取的背景效果好,能有效去除噪声和消除前景的运动模糊。  相似文献
9.
红外序列图像的支持向量机分割方法   总被引:6,自引:4,他引:2  
红外序列图像的准确分割是自动目标识别的关键,而当图像背景复杂时,传统的图像分割技术往往难以满足要求,为此,提出了基于支持向量机的红外序列图像分割方法。序列图像中的部分帧被作为训练样本,通过选择适合的模型参数,运用支持向量机方法建立学习机器,将后续图像帧中的目标从复杂的背景中识别出来,从而实现红外图像分割。实际红外序列图像分割表明,基于支持向量机的图像分割方法不需要复杂的预处理和后处理工作,分割效果理想,对于小目标的图像,识别正确率可达 99%。  相似文献
10.
水下目标特征提取方法研究   总被引:6,自引:2,他引:4  
郭丽华  王大成  丁士圻 《声学技术》2005,24(3):148-151,156
有效的特征提取技术是水雷目标识别的基础。文章采用了两种前期研究中较为有效的水雷目标特征提取方法(频域离散小波变换法和常数Q滤波子带能量法),并引入了一种应用在水下目标识别领域中的特征提取方法(波形结构法)。应用此三种特征提取方法提取的特征来识别实雷目标以及假目标,分类器采用三层BP算法的前向神经网络,给出了具体的识别率,说明该特征提取算法是有效的,用波形结构法进行水雷目标的特征提取是可行的。  相似文献
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