基于特征组合的舰船目标粗识别方法研究

针对单一特征量无法准确识别目标的缺点,文中利用特征组合方式进行目标粗识别.首先,利用基于图相似性分割方法提取目标的二值图像;然后,计算目标仿射不变矩并利用分类器进行聚类分析;最后,通过最小外接矩形法提取目标几何参数,并依据图像分辨率计算出实际目标参数,且与舰船目标配属库进行比对,实现目标粗识别.实验结果表明,该方法鲁棒性强,易于实现,通过实测数据可以识别出舰船目标类别.     

基于特征组合的舰船目标粗识别方法研究

针对单一特征量无法准确识别目标的缺点,文中利用特征组合方式进行目标粗识别.首先,利用基于图相似性分割方法提取目标的二值图像;然后,计算目标仿射不变矩并利用分类器进行聚类分析;最后,通过最小外接矩形法提取目标几何参数,并依据图像分辨率计算出实际目标参数,且与舰船目标配属库进行比对,实现目标粗识别.实验结果表明,该方法鲁棒性强,易于实现,通过实测数据可以识别出舰船目标类别.     

基于模拟退火算法的空中目标识别

根据NMI特征和Jan Flusser提出的仿射不变矩的特点及各自的适用条件,提出了一种组合不变矩。利用所提取的组合不变矩的特征向量,实现了对空中目标的K-mean聚类分析识别。在此基础上将模拟退火机制引入其中,以克服K-mean聚类的局限性和对初始聚类中心的敏感性,最后提出了基于模拟退火的改进K-mean聚类算法。仿真实验结果表明,该方法具有较高的识别精度和较好的抗噪性。     

仿射不变性特征提取在目标识别中的应用

从不同角度、距离获取的图像中提取不受视点因素影响的仿射不变特征,是图像目标识别、图像几何校正、景象匹配、图像检索等领域的共性问题。从仿射几何的角度出发,在对仿射变换、仿射不变性进行研究的基础上,利用仿射几何的不变性提取仿射不变特征量。针对同底面积比基元进行目标识别存在的问题,引入改进局部不变量,并提出3种基元特征提取算法,以排除锯齿点干扰进行角点提取。Matlab仿真分析过程中,对图像进行基元特征提取,采用改进局部不变量进行计算、比较及识别,能够有效建立图像特征值比较模型。实验结果表明:该局部不变量能较好地识别相同目标,用于不同目标间的分类识别时能取得好的分类效果。     

基于泽尔尼克矩的红外扫描引信图像识别算法

针对目前红外扫描成像引信在目标识别过程中处理时间慢、对图像尺度和旋转变换敏感的问题,提出了基于泽尔尼克矩和支持向量机的红外扫描图像识别算法。该算法利用不变矩重构了引信探测装置所扫描到的红外图像,求得图像的各阶泽尔尼克矩来构成描述扫描红外图像的特征因子m,最后利用支持向量机对目标与相似物进行分类,实现对目标的识别。仿真验证表明,基于泽尔尼克矩的图像识别算法能够较快实现目标特征的提取和识别,对低分辨率图像也有较好的处理效果,适用于扫描式引信探测系统的简易成像处理和目标识别。     

红外目标自动识别分类及跟踪算法

提出了一种红外图像预处理、跟踪、分类的自动目标识别算法,利用小波变换提取不同频带的多尺度空间能量和不变矩作为特征量,再用神经网络进行分类识别,结果表明该算法具有很高的识别率,对于精确制导武器的目标识别研究具有一定的参考价值.     

基于伪Zernike矩的羽毛缺陷几何特征提取及识别

针对拍照角度影响羽毛缺陷识别精度的问题,将不变矩的思想引入到羽毛缺陷识别领域。提出利用伪Zernike矩描述羽毛缺陷的几何特征,用支持向量机（SVM）进行分类识别的方法。模拟实验表明算法能够较好地容忍图像平移、旋转和尺度变化,具有识别速度快、识别精度高的特点,并且算法对噪声、光线变化适应性好。     

基于目标特征和星点不变矩的弹道导弹中段红外图像目标检测方法

天基红外系统对弹道导弹中段目标观测过程中,可能前后帧间图像出现背景较大差异、目标短暂丢失或目标帧间剧烈位移等情况。针对此,提出一种基于目标特征和星点不变矩的弹道导弹中段红外图像目标检测方法,将模式识别中的不变矩概念与目标特征相结合,通过三次分类提取出候选恒星和弹头目标。经仿真计算分析,该方法在连续帧间变化时具有稳定的弹头目标检测效果,而且当帧间出现背景突变和星象拉长时也有较好的检测效果。     

一种基于小波分频带统计特征的舰船分类识别方法

为了有效提高舰船目标的识别率,提出了一种基于小波分频带统计特征的舰船分类识别方法。该方法利用小波变换分别提取了舰船辐射噪声带内信号的小波模极大值和带外信号的分频段能量两类特征,并将两类目标特征的联合量作为舰船的目标特征用以识别舰船目标。同时利用实测海录58组舰船的辐射噪声数据对上述舰船目标特征的分类识别方法进行了验证,结果表明,利用联合特征对目标的检测概率可以达到97%以上。     

基于基频提取的舰船目标识别系统设计

随着高性能扫雷具等干扰目标的不断涌现,为了区分舰船目标和扫雷具目标,研究了一种舰船基频提取方法。该方法利用舰船基频在信号的低频段存在多次谐波的特点,通过计算信号低频段的功率谱,提取低频段存在的线谱,并利用差频估计算法提取信号存在的基频信息。通过对大量实测数据的分析,总结了扫雷具与舰船目标在低频段功率谱中存在的不同特征,利用这些特征改进了差频估计算法,并在数字信号处理上实现了相关的线谱提取方法和改进的差频估计算法,设计了一个舰船基频提取系统。经过试验验证,该系统能够有效区分舰船目标与干扰（扫雷具）目标,且功耗很低,识别算法全速运行时仍小于100 mW。     

基于改进的胡氏不变矩的坦克识别方法

针对基于胡氏不变矩的坦克识别率低、在图像离散采样的情况下受图像尺度变化影响的问题,进行了图像尺度不变性研究,设计了一种基于改进的胡氏不变矩的坦克识别方法;为解决最大类间方差法在复杂背景下图像分割阈值与真实阈值发生偏移的问题,采用改进的最大类间方差法分割图像,减少了偏移量。将胡氏不变矩和改进的胡氏不变矩的算法进行了对比实验,实验结果表明：相对于采用胡氏不变矩的坦克识别方法,改进后的识别方法识别率提高了22％,该方法运算时间减少了80 ms,能克服图像的尺度变化造成的影响。     

舰船辐射噪声功率谱特征提取方法研究

基于分段最小二乘曲线拟合方法,提出了一种的提取舰船噪声信号功率谱中线谱特征的新方法,通过一种新的坐标变换,用最小二乘曲线拟合方法精确提取了连续谱特征,将连续谱特征和线谱特征组合得到了舰船噪声的功率谱特征。利用BP神经网络对海上实录的两类目标噪声进行了分类识别,实验证明了方法的有效性,识别率达到90%以上,分类效果很好。     

基于角点特征不变量的红外图像匹配研究

在红外目标识别过程中,针对系统实时性要求高的场合,提出了一种基于角点的特征不变量,证明了该不变量具有平移不变性、旋转不变性和比例不变性.将该不变量作为匹配因子,运用动态规划的方法把目标的不变量与模型中的不变量进行匹配,并与三角形边长匹配法进行了比较.实验证明,该方法有效地降低了匹配误差,提高了识别的实时性,效果较好.     

一种基于Rough 集与SVM的目标识别方法

主要研究了基于粗糙集和支持向量机的模式分类技术,结合遥感图像中军用飞机目标识别进行了理论分析和实验研究。基于粗糙集和支持向量机算法的优势,设计了基于粗糙集和决策有向无环图的支持向量机模式识别分类器,对分类的性能进行了分析研究,利用粗糙集理论中属性约简方法去除冗余属性,降低飞机特征维数,提出使用决策有向无环图支持向量机进行训练并对待识别目标预测。     

基于磁梯度张量SVD 的磁性目标识别方法

针对磁梯度张量单个分量对斜磁化多目标识别能力不足,受载体姿态影响较大的问题,提出基于磁梯度 张量奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的磁性目标识别方法。通过磁梯度张量矩阵的奇异值分解,提 取奇异值的最大值作为磁性目标识别特征量,增强了对斜磁化多目标的识别能力,证明了磁梯度张量奇异值的张量 不变量特性,克服了载体姿态变化对磁梯度张量识别的影响。仿真和实测结果表明,该识别方法能有效区分和识别 斜磁化的多目标。     

地磁场中磁目标的等效衰减磁矩定位方法

为在地磁场中获取磁目标的位置参数,提出了一种基于等效衰减磁矩的磁目标定位方法。建立了正六面体的测量模型,计算了正六面体中心点和侧面中心点的等效衰减磁矩,得到了磁偶极子目标的定位公式。分析了地磁场、磁梯度测量噪声、正六面体边长基线及磁力仪测量精度等因素对磁偶极子目标定位结果的影响。仿真结果表明：该方法能有效克服地磁场的干扰,实现对磁偶极子目标的可靠定位;与以往的计算模型相比,在张量差分计算基线相同的情况下,可使原模型体积减小64.7%,定位精度更高。     

基于多尺度GAN 网络的SAR 舰船目标扩充

针对构建合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标数据集的过程中,某些舰船类型样本 不足的问题,提出一种基于多尺度生成对抗网络(IC-ConsinGAN)的SAR 舰船目标扩充方法。通过将注意力机制引 入并行多阶段多尺度GAN 网络中,提取SAR 舰船目标的关键特征,抑制背景特征,使得生成的SAR 图像舰船目标 不仅具有精细化结构,而且弥补了单幅图像生成过程中多样性不足的问题。实验结果表明：SIFID 指标比原始 ConsinGAN 网络模型下降了0.02,将扩充数据加入到SAR 舰船目标识别任务中,10 类舰船目标平均识别率提升了 8.4%,证实了IC-ConsinGAN 模型的有效性,具有一定的工程应用价值。