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文檔簡介
1、現階段不管是現代戰(zhàn)爭還是在國家防御方面,空中目標的攻擊和預警探測指揮都是決定戰(zhàn)局的關鍵,他們應用的關鍵技術三維目標識別技術已經成為世界科技的前沿領域,引起科學工作者的廣泛關注和研究。其中作為關鍵的三維飛機目標識別技術,能夠提高我們的軍事力量,特別是對于空對空作戰(zhàn)。在戰(zhàn)斗機上采用這種技術,能在很快的時間內判斷敵我機型,進行實時打擊。還能在成像雷達上進行應用,完善我軍的預警探測指揮系統(tǒng)。這項技術還可用于機場的安全與管理和光電的成像設備,并且
2、以后在軍用民用上都將有很廣泛的發(fā)展空間。
本課題對三維目標識別技術展開了研究,其中研究的對象是待測物體的三維圖像信息,我搭建了一個圖像采集系統(tǒng),去采集作為實驗對象模型飛機的三維圖像。通過CCD的圖像采集把待測飛機的二維圖像存入計算機,為了得到有效的識別數據,我還對待測數據庫的圖像進行預處理,首先對圖像進行了降噪處理,然后再邊緣檢測方法中提取了灰度圖像,最后用二值化的方法進行預處理,把有效數據存儲入電腦,克服了下一步進行識別的難
3、點。為了得到最好的邊緣檢測效果,我在課題中試用了不同的算子進行計算,從實驗數據比較,選用Prewitt算子進行處理后的圖片效果最好。在對圖像進行二值化處理時用到迭代求圖像最佳分割閾值,是與其它方案有所區(qū)別的。接下來計算了圖像的不變矩特征,建立飛機模型的數據庫,作為識別的輸入。最后結合神經網絡的知識,在很多網絡系統(tǒng)中,設計了融入支持向量機自組織特征映射神經網絡,與其他方案相比更快捷、精度更大的得出了識別的結果。并且基本達到了根據輸入的飛機
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