典型目标的红外图像处理与识别方法研究

发布时间：2022-12-06 21:40

　　本文以战场环境下反坦克作战的打击目标识别问题作为研究背景,着眼于红外图像的模式识别领域,开展针对战场典型坦克目标的识别方法研究。目前,针对目标识别这一问题国内外已经开展了大量的研究,但普遍是基于可见光图像进行目标识别方法的研究,基于红外图像的研究尚不算多,且目标识别算法的计算量大,难以在嵌入式系统中实现集成。本文选择Xilinx Zynq SoC异构平台作为开发平台,对算法进行优化设计,实现嵌入式红外图像目标识别系统的搭建。在识别算法的研究方面,本文对特征提取结合机器学习的目标识别方法进行深入研究。在目标的特征描述上,分析研究局部二值模式特征（LBP）、Hu不变矩特征、梯度方向直方图特征（HOG）三种特征,对比三种特征的特点后,针对本文所要识别的红外图像中的坦克目标,重点研究了基于梯度强度和梯度方向来表征目标的形状和轮廓的梯度方向直方图特征（HOG）;机器学习方面,重点研究自适应增强算法（AdaBoost）,构建Logistic回归分类器作为弱分类器,迭代训练得到强分类器,并在PC平台下开展实验验证,对算法的可行性进行分析。在算法的优化上,本文结合FPGA平台的计算特性,提出一种HOG... 

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

陶瓷管壳封装的非制冷红外焦平面探测器Fig.1.1Uncooledinfraredfocalplanedetectorwithceramicshell

同一场景下的可见

红外图像与经灰度

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多特征的红外与可见光图像融合[J]. 刘明君,董增寿.  激光杂志. 2019(10)
[2]基于小波变换灰度与彩色图像融合算法研究[J]. 姚洪涛,侯怀侠,白会东.  现代计算机. 2019(12)
[3]一种基于SVM候选区训练的红外舰船目标检测方法[J]. 修炳楠,吕俊伟,鹿珂珂.  红外. 2019(03)
[4]芯峰科技:首推HLS工具 为AI发展提速[J]. 李岱素,刘启强.  广东科技. 2019(01)
[5]采用HOG特征和机器学习的行人检测方法[J]. 陈丽枫,王佳斌,郑力新.  华侨大学学报(自然科学版). 2018(05)
[6]基于HOG特征结合Adaboost算法的行人检测[J]. 樊春年,杜卫平,刘艳荣.  自动化技术与应用. 2018(07)
[7]基于ZYNQ的Retinex实时图像去雾[J]. 董梦莎,张尤赛,王亚军.  电子技术应用. 2018(04)
[8]基于Zynq-7000的嵌入式Linux移植[J]. 张朝元,邵高平,汪洋.  电子科技. 2018(01)
[9]空空导弹红外成像探测技术发展分析[J]. 李丽娟,刘珂.  红外技术. 2017(01)
[10]基于Zynq的LBP人脸识别算法的实现[J]. 彭凌霄,符意德.  自动化技术与应用. 2016(12)



本文编号：3711680