基于图像处理技术的军事目标识别方法综述

发布时间：2022-01-15 19:27

　　对国内外当前比较流行的军事目标识别的成像途径、分类方法梳理总结并对几种成像途径的军事目标识别的优劣势进行分析比较,最后对基于图像处理技术的军事目标识别方法与其他识别手段相结合的发展趋势做一简述。 

【文章来源】：电脑与信息技术. 2020,28(01)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

红外成像示例图

激光最大的特点是能量聚焦，因而传播距离远、穿透能力强。伴随激光发射技术的不断提高，依靠激光成像成为可能。激光成像雷达在各军事强国早已普遍应用。其原理是，通过发射激光作用于军事目标之上，尔后反射回来的激光经过中继传输最终到达我方接收端进行解析。通过光谱解析可以知道目标表面不同位置区域的物理结构、材质组成，从而反映目标本质特征，然后重构出目标形象，得到目标的四维成像，再进一步进行分类识别。激光雷达成像的突出优点是还可以获取目标的强度像和距离像，以便于对目标的威胁性、部署布局进行综合预判。因而，基于激光雷达成像技术进行军事目标识别也成为较为火热的研究方向之一[3-5、17]。图3 激光雷达成像重构目标形象示例图

激光雷达成像重构目标形象示例图

【参考文献】：
期刊论文
[1]复杂环境背景下车辆目标识别研究综述[J]. 谢晓竹,何成.  兵器装备工程学报. 2017(06)
[2]基于数学形态学的图像边缘提取方法[J]. 王芳,钱炜,李文超.  机械工程与自动化. 2015(01)
[3]地面车辆目标识别研究综述[J]. 李开明,张群,罗迎,梁必帅,杨小优.  电子学报. 2014(03)
[4]基于高斯混合模型的压缩域语音增强方法[J]. 梁岩,鲍长春,夏丙寅,何玉文,周璇,李娜.  电子学报. 2012(10)
[5]利用奇异值特征的激光成像雷达目标识别[J]. 陈晓清,马君国,付强,庄钊文.  红外与激光工程. 2011(09)
[6]基于二维小波变换的激光成像雷达目标识别算法[J]. 陈晓清,马君国,赵宏钟,付强.  激光与光电子学进展. 2011(04)
[7]单幅室外自然场景中的阴影检测与消除[J]. 胡勇,赵春霞.  南京理工大学学报(自然科学版). 2011(01)
[8]基于非负矩阵分解的SAR图像目标识别[J]. 龙泓琳,皮亦鸣,曹宗杰.  电子学报. 2010(06)
[9]基于二维子分类鉴别分析的SAR图像识别方法研究[J]. 张静,王国宏,杨智勇,刘福太.  电子学报. 2010(04)
[10]基于激光雷达的车辆跟踪与识别方法[J]. 甘志梅,王春香,杨明.  上海交通大学学报. 2009(06)

博士论文
[1]极化雷达成像及目标特征提取研究[D]. 代大海.国防科学技术大学 2008
[2]SAR图像特征提取与目标识别方法研究[D]. 郦苏丹.国防科学技术大学 2001



本文编号：3591190