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基于图像矩和小波能量的红外目标特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
特征提取是目标分类和识别的基础。图像矩反映了物体灰度相对于质心的统计分布情况。目标的红外图像信息在小波域主要集中在低频部分。文章中提出了一种提取红外目标不变特征的新方法,利用该方法提取的特征向量,对红外目标图像进行了分类识别。实验结果表明:这种方法对精确制导武器的目标识别具有较高的实用价值。 相似文献
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基于小波变换的直升机声目标特征提取 总被引:3,自引:0,他引:3
简要地介绍了小波变换的原理和性质以及它在直升机声目标特征提取当中的应用。主要论述了利用小波变换进行信号分解与滤波、目标特征提取等方面的应用,最后给出了计算机模拟仿真结果,结果表明,利用本文所提出的信噪分离方法和目标特征提取方法可以在低信噪比情况下准确识别目标。 相似文献
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基于小波变换的无线电引信目标识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据无线电引信回波多普勒信号功率主要集中在低频部分的特点,对淹没在噪声中的无线电引信回波信号进行小波分解,提取低频段不同频带内信号能量作为特征,用Fisher判别方法对目标进行检测.针对不同信噪比,对某典型无线电引信回波信号进行定量研究,实验结果表明该方法是有效的. 相似文献
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研究了将平移、缩放与旋转变化(TSRI)的不变性模糊特征信息融合技术用于红外目标图像识别分类的方法,通过提取红外目标图像奇异值与不变矩的平移、缩放与旋转变化(TSRI)的不变性特征,结合模糊特征融合的模式识别方法,并应用模糊判决准则进行分类。实验结果表明,基于红外图像的TSRI不变性多特征信息融合的目标识别方法比不具有TSRI不变性多特征信息融合的识别方法具有更好的稳定性、准确性和可靠性,能够有效地提高红外成像末制导识别系统的精确度,并增强了系统的容错性能。 相似文献
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红外成象GIF中的神经网络识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
目标识别是红外成象GIF中的关键技术之一,利用神经网络可以完成目标识别的任务.在获得目标红外灰度图象傅立叶描述子特征的基础上,对BP神经网络、径向基函数神经网络和学习矢量量化神经网络在目标类型识别中的应用进行了研究.通过网络的设计及算法的仿真结果,比较了这几种神经网络的在目标识别方面的优缺点. 相似文献
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坦克是陆地战场上的主战武器之一,坦克目标识别是反装甲技术的基本前提,本文基于新型磁探测器对坦克目标磁场信号进行测量,结合运用模糊神经网络技术,对坦克目标进行模型化识别,并采用MATLAB的ANFIS工具箱进行测试与仿真,实现了对坦克和军用卡车的类别和运动方向的正确识别。 相似文献
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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。 相似文献
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