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文檔簡介
1、目標識別是計算機視覺的一個重要研究方向,在軍事、自動化領域有著廣泛的應用前景。飛機機型的識別屬于目標識別的一個具體應用。目前關于飛機屬性的識別方法已有很多(主要是利用雷達目標回波特性),而對于機型識別仍處于探索階段,還沒有成熟的理論。正確的機型識別對于指揮自動化系統(tǒng)后期的信息處理起著關鍵作用。在民用方面,如空中交通監(jiān)控,機場的管理中,飛機機型的識別也具有重要的意義。 主動輪廓線模型(即Snake模型)是由Kass等人首次提出的算
2、法,廣泛地應用于計算機視覺及圖像處理中的各個領域,如邊緣檢測、圖像分割、運動跟蹤等,特別應用于圖像中感興趣目標輪廓的提取。主動輪廓線模型引入高層知識,在處理局部間斷的邊緣時,具有優(yōu)于傳統(tǒng)輪廓提取方法的提取效果。目標的邊界特征用于目標的識別、跟蹤十分有效.基于邊緣的輪廓提取與目標跟蹤是一種應用廣泛的方法,對于目標邊界形狀的描繪在目標形狀識別研究中也是一個基本問題。通常的獲取目標邊緣的方法為:先進行灰度分割得到目標區(qū)域,然后提取目標輪廓邊緣
3、或是對圖像作梯度運算獲取邊緣,再組合形成目標輪廓。Snake模型是近年來興起的一種邊緣檢測算法,由于其具有對圖像噪聲和對比度不敏感,以及有較強的魯棒性等優(yōu)點,正被越來越廣泛地應用于人臉識別領域中。 本文的思想是根據圖像中飛機的先驗知識,將Snake放在感興趣的圖像區(qū)域作為初始曲線,采用一種改進的Snake算法精確提取圖像輪廓。并結合圖像的幾何不變性,對紅外目標進行識別。但Snake存在的問題是,首先對初始位置敏感,需要依賴其他機
4、制將Snake放置在感興趣的圖像特征附近;其次由于Snake模型本身的缺陷,它有可能收斂到局部極值點,甚至發(fā)散;而且對光照很敏感。本文研究了利用飛機的二維圖像識別機型的方法。由于目標的成像過程屬于仿射變換,因此為了正確識別目標,必須找到一種具有仿射不變性的目標形狀的描述方法。首先,我們對飛機圖像進行了分割。在對飛機外型提取特征進行描述的階段,首先從基本的仿射不變量出發(fā),推導出新的統(tǒng)計仿射不變量。然后,研究了在有噪聲存在的情況下仿射不變量
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