综合相似性在红外目标隐身效果评估中的应用

发布时间：2021-01-08 15:11

　　对于单张红外图像进行隐身效果评估,需要考虑像素点间反映的图像相似特征信息,而单一的相似性度量方法不能够全面准确地反映红外图像间相似性。在对单张红外图像均等分块的基础上,综合考虑了基于图像灰度直方图法、方向梯度直方图特征法、结构相似度法和目标分类4种相似性度量方法的优点,利用主成分分析法确定不同相似性度量方法的权重值,提出了基于综合相似性度量的评估方法。通过各相似性度量方法间横向与纵向的对比,分析不同遮挡情况下目标与背景图像间每种相似性度量方法的平均值和标准差。结果表明:综合相似性度量能够更准确地反映图像间相似性信息,更有效地处理单张红外图像隐身效果评估问题。 

【文章来源】：红外与激光工程. 2020,49(01)北大核心

【文章页数】：11 页

【部分图文】：

SSIM流程图

Inception-v3是对Inception Net的改进，它将一个较大的二维卷积拆成两个较小的一维卷积，优化了Inception Module的结构，其结构图如图2所示。该模型是一个具有多层的架构，分别由输入层、多种类型卷积层、下采样层及特征图融合的输出层构成。在此模型中，3×3卷积核用1×3和3×1卷积核的组合替代，这增加了模型的深度和非线性，并且减少了三分之一的参数，进一步提高了效率。因为将瓶颈层的输出再通过一个单层的全连接层神经网络可以很好的区分多种类别的图像，所以认为瓶颈层输出的节点向量可以作为任何图像的一个更加精简并且表达能力更强的特征向量。因此，可以直接利用这个训练好的神经网络对图像进行特征提取，然后再将提取得到的特征向量作为输入完成图像分类。

式中：k表示每张目标图像的实验组数，一般由选取的背景图像数量决定。由于分块后单张目标图像相似性度量结果单一，为增加目标数据的多样性，选取均等分块后特征明显的两幅红外图像为目标图像，分别表示为X1、X2；选取目标周围图像为背景图像，表示为Yk=[Y1、Y2,…,Yn],n表示均等分块后背景图像数量。对目标图像X1、X2以及需要进行相似性匹配的背景图像Yk，分别计算对应相似性平均值S′，通过S′对红外图像中车辆与背景间的整体相似性进行评价。S′的计算公式为：2.2基于主成分分析的权值分配算法

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：2964817