基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)及其在軍事偵察中的應(yīng)用.pdf

1、現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)特別是高技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)了軍事偵察的技術(shù)水平和能力的提高。從大量的軍事偵察圖像中獲得我們所需要的信息顯得非常重要。要從圖像中獲得所需要的信息，必須從大量的圖像中找到我們感興趣的圖像，并從中識(shí)別出目標(biāo)，這需要運(yùn)用到圖像分割技術(shù)和特征匹配技術(shù)。目前，國際上圖像分割技術(shù)在軍事上主要運(yùn)用在各種非彈道導(dǎo)彈的跟蹤瞄準(zhǔn)裝置中，較為常見的有紅外熱成像跟蹤技術(shù)、地形匹配制導(dǎo)技術(shù)，但所用技術(shù)細(xì)節(jié)由于特殊的原因未見公開。我國這方面的研究近年來雖然

2、有所報(bào)道，但將圖像分割技術(shù)和特征匹配技術(shù)用于軍事目標(biāo)識(shí)別仍然是一個(gè)需要進(jìn)一步研究的課題。本文坦克為重點(diǎn)，利用圖像分割與匹配技術(shù)，進(jìn)行軍事目標(biāo)識(shí)別的研究。本文的主要研究工作如下： 研究了三種圖像預(yù)處理技術(shù)：圖像平滑、中值濾波和圖像銳化；以及兩種圖像分割技術(shù)：基于直方圖分析的分割方法和改進(jìn)主動(dòng)輪廓模型的邊緣提取算法。分析了基于目標(biāo)特征匹配算法的目標(biāo)特征選擇的原則和方法，在Lalit Gupta等人提出輪廓特征LCS描述方法的基礎(chǔ)上，

3、提出了一種既能描述目標(biāo)輪廓序列又能描述目標(biāo)局部輪廓的目標(biāo)輪廓特征描述方法，即目標(biāo)局部最大輪廓序列TLMCS描述方法，在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行局部最大輪廓序列提取的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于目標(biāo)局部最大輪廓序列TLMCS的目標(biāo)特征匹配分類算法。 該算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)普通軍事圖像的預(yù)處理，然后進(jìn)行圖像分割、提取邊緣，最后進(jìn)行了特征匹配。實(shí)驗(yàn)表明：本文采用的圖像預(yù)處理技術(shù)減少了噪聲和偽影對(duì)分割算法的影響，提高了分割算法的分割效果。其中，改進(jìn)主動(dòng)輪廓模型的邊緣提