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基于模板匹配的前视红外目标识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对固定目标红外图像中边缘模糊,难以分割和识别的情况,提出了一种基于模板匹配的目标识别方法。由高程数据和正射影像等卫星数据生成目标区参考图和基准图,在基准图中根据归一化Laplace响应确定目标区特征尺度作为目标检测的先验知识,对实时图及灰度反转实时图进行匹配滤波,检测出候选区域,再对候选区域进行基于Hausdorff距离的模板匹配,从而得到最终识别结果。实验结果显示:该算法识别精度高、速度快,对于复杂地面目标前视红外图像的匹配识别具有一定的应用价值。 相似文献
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在景象匹配技术中,利用角点来建立特征空间越来越受到研究者的亲睐。本文提出了一种新的基于图像边缘和USAN区域的角点检测方法:首先用二维Gabor小波提取图象的边缘,然后再利用基于同值分割吸收核(univalue segment assimilating nucleus)区域角点检测模型进行角点提取。此算法很好地解决了噪声对角点提取的干扰,同时该算法也为存在较大角度旋转的图象进行匹配提供了高质量的特征空间。 相似文献
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在传统的小波多尺度边缘检测的基础上,利用相邻尺度上小波系数相乘的性质,提出一种噪声目标的边缘检测算法,同时对一般的小波阚值方法加以改进,得到一种自适应阈值方法,从而达到增强边缘.抑制噪声的效果,并相应提高了边缘检测的精度。对实际拍摄的含噪军事目标进行仿真试验的结果表明,该算法检测出的图像边缘轮廓清晰,细节突出,去噪效果好,因而在军事上具有一定的实用性。 相似文献
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提出了一种改进的B样条小波边缘检测算法,并在抑制噪声干扰和锐化图像弱边缘的基础上,采用自适应平滑滤波和B样条小波多尺度阈值方法进行了边缘检测.实验结果表明,改进的B样条小波边缘检测算法在除噪和提取弱边缘上可获得更好的效果. 相似文献