圖像模糊不變特征提取與識別技術(shù)研究.pdf

1、導(dǎo)彈在制導(dǎo)的過程中，由于成像器受目標(biāo)與鏡頭間存在的相對運(yùn)動、鏡頭散焦與高速飛行中大氣湍流的影響，會出現(xiàn)圖像模糊的情況。圖像模糊會導(dǎo)致武器目標(biāo)識別正確率的下降。因此，提高圖像模糊條件下的目標(biāo)識別能力成為了精確制導(dǎo)武器性能發(fā)揮的關(guān)鍵。本論文則是在這樣的背景下研究在圖像模糊情況下通過提取圖像中的模糊不變特征來對目標(biāo)進(jìn)行識別。
　　論文首先闡述了基于模糊不變特征提取的模糊圖像下目標(biāo)識別研究的背景與意義，以及其國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀。然后分別從紋

2、理與結(jié)構(gòu)兩個角度對圖像模糊不變特征提取進(jìn)行了研究。在紋理模糊不變特征提取方面，針對LPQ特征提取的紋理模糊不變信息較為粗糙的問題，提出了一種基于VLAD的改進(jìn)LPQ特征，該特征通過稠密采樣，充分提取圖像局部的紋理不變信息。通過結(jié)合VLAD編碼方法，將局部塊的LPQ特征統(tǒng)一聚合編碼為最終的改進(jìn)LPQ特征。在結(jié)構(gòu)模糊不變特征提取方面，論文提出了一種改進(jìn)的HOG特征。該特征通過去除弱梯度在圖像模糊情況下對HOG特征帶來的干擾，并與原始HOG特

3、征進(jìn)行融合，有效的在增強(qiáng)特征模糊不變性的同時保持對圖像的較強(qiáng)描述能力。最后，我們將提出的改進(jìn)紋理特征與結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行融合，得到最終模糊不變特征，并將該特征運(yùn)用到實(shí)際的模糊圖像識別中。
　　為了驗(yàn)證論文所提出的特征的有效性與通用性，本文在多個數(shù)據(jù)庫上對所提出的特征進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。數(shù)據(jù)庫包括可見光與紅外光圖像，并同時采用了多種圖像模糊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：論文所提出的特征在多種圖像類別，多種圖像模糊下均能取得較好的識別率。其速度快，效率高，可以很