基于特征组合的舰船目标粗识别方法研究

发布时间：2017-06-20 13:07

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【摘要】：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。
【作者单位】： 电子工程学院;安徽省电子制约技术重点实验室;
【关键词】： 特征组合 GPAC分割 仿射不变矩 最小外接矩形 目标识别
【基金】：国家自然科学基金(61171170) 安徽省自然科学基金(1408085QF115)资助
【分类号】：TP751
【正文快照】： 0引言从遥感图像中识别出舰船目标,提取其有用的信息,使得在舰船目标的搜索与救助、渔船监视、舰船非法倾倒、油污监视和管理、战场指挥和侦察敌我识别等方面具有深远意义和广泛的应用前景[1]。目前,国内外学者对舰船目标的识别问题已开展了不同程度的研究。比较有代表性的文

【参考文献】

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1 许少宝;王蜂;陈聪;程攀攀;辛栋;;基于归一化链码直方图和最小外切矩形的舰船目标识别方法[J];科学技术与工程;2013年04期

2 赵峰民;刘v，

本文编号：465691